前言 如这两天在微博上所说，除了已经在七月官网上线的AIGC模特生成系统外，我正在并行带多个项目组 第二项目组，论文审稿GPT第2版的效果已经超过了GPT4，详见《七月论文审稿GPT第2版：用一万多条paper-review数据集微调LLaMA2最终反超GPT4》，预计今年4月份对外发布，且还在推进第2.5版第三项目组，RAG知识库问答，春节之前第一版即OK第四项目组，大模型机器人项目，目前正

文章目录 1 简介2 快速测试 Quick Start3 结构分析 1 简介 XAgent（链接）是一个开源的，基于大语言模型的agent构建框架；其目标是构建出能够辅助人类处理各类任务的自动助手 定位：一个全能的，自动的辅助agent 主要特征： 自主性：可以在无人工参与的情况下完成各类任务 安全性：XAgent运行于docker中 可扩展性：XAgent被设计为可扩展的

文章主要谈及主流ToolLLM 以及高口碑Agent 在调用Tools上的一些对比，框架先上，内容会不断丰富与更新。 第一部分，ToolLLM model 先来说主打Function Call 的大模型们 OpenAI GPT 宇宙第一LLM，它的functionCall都知道，不展开说 NexusRaven 开源，可商用，function call的效果对比图，看起来好的让人

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面壁智能联合清华大学NLP 实验室共同研发并推出大模型「超级英雄」——XAgent。 据悉，XAgent在真实复杂任务处理中全面超越 AutoGPT，XAgent自主性强，安全性高，可扩展性好。经过多项基准测试，它采用自然认知层次结构设计，具备自主规划决策能力，不依赖人类先验知识。目前XAgent已成为GitHub热榜新宠。 XAgent是一个可以实现自主解决复杂任务的全新AI智能体，以LLM

近日，国内领先的人工智能大模型公司面壁智能又放大招，联合清华大学 NLP 实验室共同研发并推出大模型「超级英雄」——XAgent。 通过任务测试，XAgent 在真实复杂任务的处理能力已全面超越 AutoGPT。 现已在 GitHub 正式开源，地址 https://github.com/OpenBMB/XAgent 案例展示地址：https://x-agent.net/ 博客地址：h