本文主要是介绍【LangChain学习之旅】—(19)BabyAGI:根据气候变化自动制定鲜花存储策略,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
【LangChain学习之旅】—(19)BabyAGI:根据气候变化自动制定鲜花存储策略
- AutoGPT
- Baby AGI
- HuggingGPT
LangChain 目前是将基于 CAMEL 框架的代理定义为 Simulation Agents(模拟代理)。这种代理在模拟环境中进行角色扮演,试图模拟特定场景或行为,而不是在真实世界中完成具体的任务。
随着 ChatGPT 的崭露头角,我们迎来了一种新型的代理——Autonomous Agents(自治代理或自主代理)。这些代理的设计初衷就是能够独立地执行任务,并持续地追求长期目标。在 LangChain 的代理、工具和记忆这些组件的支持下,它们能够在无需外部干预的情况下自主运行,这在真实世界的应用中具有巨大的价值。
目前,GitHub 上已有好几个备受关注的“网红”项目,如 AutoGPT、BabyAGI 和 HuggingGPT,它们都代表了自治代理的初步尝试。尽管这些代理仍处于实验阶段,但潜力十分巨大。它们都是基于 LangChain 框架构建的。通过 LangChain,你可以在这些开源项目中轻松地切换和测试多种 LLM、使用多种向量存储作为记忆,以及充分利用 LangChain 的丰富工具集。
今天的这节课,我就带着你看一看这些项目,同时也通过 LangChain 完成一个 BabyAGI 的实现。
这篇关于【LangChain学习之旅】—(19)BabyAGI:根据气候变化自动制定鲜花存储策略的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!