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KwaiAgents学习资料汇总 - 基于大语言模型的通用信息检索代理系统

RayRay
KwaiAgentsKAgentSys-LiteKAgentLMsKAgentInstructKAgentBenchGithub开源项目

KwaiAgents简介

KwaiAgents是由快手科技的KwaiKEG团队开源的一系列Agent相关工作。它是一个基于大语言模型的通用信息检索代理系统,旨在提供强大的AI代理能力。KwaiAgents主要包含以下几个部分:

  1. KAgentSys-Lite: 论文中KAgentSys系统的轻量版,保留了原系统的部分功能。

  2. KAgentLMs: 一系列具有规划、反思和工具使用等Agent能力的大语言模型。

  3. KAgentInstruct: 超过20万条Agent相关的指令微调数据。

  4. KAgentBench: 超过3000条人工编辑的Agent能力自动评测数据。

KwaiAgents概览

核心资源

要深入了解和使用KwaiAgents,以下是一些核心资源:

快速上手

要快速开始使用KwaiAgents,您可以按照以下步骤操作:

  1. 克隆GitHub仓库:

    git clone git@github.com:KwaiKEG/KwaiAgents.git
cd KwaiAgents

  2. 安装依赖:

    conda create -n kagent python=3.10
conda activate kagent
pip install -r requirements.txt

  3. 使用KAgentSys-Lite:

    python setup.py develop
kagentsys --query="Who is Andy Lau's wife?" --llm_name="gpt-3.5-turbo" --lang="en"

更多详细的使用说明,请参考GitHub仓库的README。

模型与性能

KwaiAgents提供了多个预训练模型,包括:

这些模型在多个维度上都表现出色,包括规划、工具使用、反思等。详细的评测结果可以在GitHub仓库的README中查看。

深入学习

如果您想深入了解KwaiAgents的工作原理和实现细节,可以阅读以下资源:

  1. 技术论文: 详细介绍了KwaiAgents的设计理念和技术实现。
  2. 自定义工具示例: 学习如何为KwaiAgents添加自定义工具。
  3. 评测脚本: 了解如何评估Agent的能力。

社区与支持

KwaiAgents是一个开源项目,欢迎社区贡献。如果您有任何问题或建议,可以:

  1. 在GitHub Issues中提出。
  2. 关注项目的最新动态。
  3. 参与项目讨论。

总结

KwaiAgents为研究人员和开发者提供了一个强大的AI代理系统框架。通过本文提供的资源,您可以快速上手并深入探索KwaiAgents的各项功能。无论您是对Agent技术感兴趣的研究者,还是希望在实际应用中使用AI代理的开发者,KwaiAgents都值得您深入研究和尝试。

开始您的KwaiAgents之旅吧,探索AI代理的无限可能! 🚀🤖

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