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★ 1.7k·MIT·更新于 2024-05-23

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
$ 安装
$ pip install -r requirements.txt
↗ 访问官网★ GitHub
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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01功能特性02兼容性03快速开始04使用场景05同类工具
xingyaoww /
code-act
↗

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。

1.7kMIT
最后更新2年前
状态一年以上未更新
分类大模型基础设施
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