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基于大语言模型的AI Agents—Part 2
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
AI代理是一种能够自主感知环境并采取行动实现目标的智能体，利用大语言模型（LLM）进行记忆检索、决策推理和行动顺序选择等。不同角色的代理在环境中运行，每个角色有不同的动作。热门的代理框架有AutoGPT、GPT-Engineer和MetaGPT，MetaGPT可以生成2000行代码的项目。
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关键要点
- AI代理是一种能够自主感知环境并采取行动实现目标的智能体。
- 基于大语言模型（LLM）的AI代理利用LLM进行记忆检索、决策推理和行动顺序选择。
- 代理的决策流程包括感知、规划和行动。
- 感知是从环境中收集信息并提取相关知识的能力。
- 规划是为了某一目标而作出的决策过程。
- 行动是基于环境和规划做出的动作。
- Policy是代理做出行动的核心决策，形成闭环学习过程。
- 热门的代理框架包括AutoGPT、GPT-Engineer和MetaGPT。
- MetaGPT可以生成2000行代码的项目，未来目标是生成万行代码。
- 每个角色在执行动作后会产生新的记忆，形成长期记忆。
- 不同角色的代理在环境中运行，执行不同的动作。
- AutoGPT和GPT-Engineer的任务澄清和代码编写模式各有特点。
- 总结中比较了不同代理的场景、数量、环境、记忆和动作执行顺序等方面的差异。
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