Sibyl: 复杂现实世界推理的简单而有效的代理框架
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。利用大型语言模型解决复杂推理任务的 Sibyl 框架，通过整合语言模型的知识、上下文学习和零 - shot 能力，并结合复杂的调用工作流和全局工作空间，实现了系统优化和知识共享，同时利用多智能体辩论来提供全面且平衡的答案。实验结果表明，Sibyl 在 GAIA 基准测试上表现优异，希望能激发更可靠且可复用的基于语言模型的解决方案来应对复杂的实际推理任务。
本研究提出了基于知识图谱的智能体框架KG-Agent，通过改进语言模型的推理能力，能够回答复杂问题。实验证明，使用10K个样本对LLaMA-7B进行微调，能够超过现有方法在领域内外的数据集上的表现。
