ModelScope-Agent: Building Your Customizable Agent System with Open-source Large Language Models

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本文介绍ModelScope Agent,一个基于开源大型语言模型的可定制代理框架,允许与外部API集成,用于创建智能助手。框架包括数据收集、模型训练、评估和实际应用,并提供了ModelScopeGPT的使用案例,这是一个连接了1000多个AI模型的智能助手。

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本文是LLM系列文章,针对《ModelScope-Agent: Building Your Customizable Agent System with Open-source Large Language Models》的翻译。

ModelScope Agent:使用开源大型语言模型构建可自定义的Agent系统

摘要

大型语言模型(LLM)最近在理解人类意图、参与推理和设计类似计划的行为方面表现出了非凡的能力。为了进一步释放LLM完成复杂任务的能力,构建代理框架的趋势越来越大,该框架为LLM(如ChatGPT)提供了与大量外部API连接的工具使用能力。
在这项工作中,我们介绍了ModelScope Agent,这是一个用于现实世界应用程序的通用且可定制的代理框架,基于作为控制器的开源LLM。它提供了一个用户友好的系统库,具有可定制的引擎设计,以支持多个开源LLM上的模型训练,同时还能够以统一的方式与模型API和通用API无缝集成。为了使LLM具备工具使用能力,已经提出了一个全面的框架,涵盖工具使用数据收集、工具检索、工具注册、记忆控制、定制模型训练和实际应用的评估。最后,我们展示了ModelScopeGPT,这是ModelScope社区基于ModelScope Agent框架的真实世界智能助手,能够将开源LLM与ModelScope中的1000多个公共人工智能模型和本地化社区知识连接起来。ModelScope代理库和在线demo现已公开。

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