code-act
活跃·★ 1.7k·更新于 2024-05-23
★ 时下流行
CodeAct提出使用可执行代码来统一大型语言模型代理的行动空间，从而提升LLM代理的性能。
CodeAct 将大型语言模型代理的行动统一到可执行代码空间，使其能够根据执行结果动态修正和生成新行动。这种方法显著优于传统的文本和JSON行动方式，提高了LLM代理在复杂任务上的成功率。
#LLM 代理#代码执行#指令微调#Python#大型语言模型
01
功能特性
01通过可执行代码统一行动空间：将LLM代理的行动整合到一个统一的可执行代码空间中。
02动态行动修订：允许LLM代理根据实时观察动态修订先前的行动或发出新行动。
03集成Python解释器：无缝集成Python解释器以执行代码。
04卓越的性能：在LLM代理成功率方面，性能优于广泛使用的文本和JSON等替代方案（提高高达20%）。
05指令微调代理（CodeActAgent）：提供经过指令微调的CodeActAgent模型（Mistral, Llama-2），在域外代理任务中表现出色。
02
兼容性
Ollama
官方支持
已通过文档验证
llama.cpp
支持
已通过文档验证
Kubernetes
支持
已通过文档验证
Docker
原生支持
已通过文档验证
vLLM
支持
已通过文档验证
03
快速开始
1
$ pip install -r requirements.txt
04
使用场景
↳开发高级LLM代理：面向旨在构建更强大、更稳健的LLM代理（能够与环境动态交互）的研究人员和开发者。
↳自动化代码执行和问题解决：适用于需要LLM执行代码、调试并根据执行反馈迭代解决方案的场景。
↳复杂任务自动化：用于自动化受益于动态行动修订和工具使用的多轮复杂任务。
05
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