Los Agentes se están desarrollando rápidamente, pero aún enfrentan problemas
Cómo percibir el entorno y tener memoria.
Cómo planificar y descomponer tareas de manera razonable.
Cómo tomar decisiones autónomas y actuar.
Cómo implementar Agentes en escenarios de negocios reales en empresas.
Construye Agentes como construir un equipo
GPTBots construye múltiples Agentes para responder a tareas a través de roles profesionales concretos.
Establecer metas de tarea
Establecer un objetivo de tarea claro y específico para los Agentes, que afectará la planificación de tareas y los resultados de salida de los Agentes.
Definir la mejor combinación de equipo
Definir los roles profesionales que necesitan participar en el objetivo de la tarea para los Agentes. Los diferentes roles jugarán diferentes roles en la tarea y coordinarán y sincronizarán información de forma autónoma.
Equipar con herramientas efectivas
Las herramientas equipadas para los Agentes determinan el límite de habilidad. La base de conocimientos, memoria, base de datos, intérprete de código, Herramientas y otras capacidades soportadas por GPTBots pueden ayudar a los Agentes a lograr mejor los objetivos de la tarea.
El entorno de ejecución configurado para los Agentes
GPTBots proporciona 2 diferentes niveles de entornos de ejecución para satisfacer las necesidades de diferentes empresas de escala.
Configuración estándar
Proporciona un entorno de hardware de sandbox de código independiente para ejecutar tareas de código.
Configuración avanzada
Proporciona un entorno de hardware de sandbox de mayor rendimiento para usuarios avanzados, ejecutando tareas de código más rápido.
La clave para permitir que los Agentes perciban, planifiquen y ejecuten de forma autónoma
Proporciona varios componentes, deja que los verdaderos LLMs y Plugins proporcionen fuerza motriz, mientras hacen que los LLMs sean controlables y estables.
Base de conocimientos
La base de conocimientos equipada para los Agentes es compatible no solo con varios formatos de conocimiento, sino que también tiene un poderoso esquema de recuperación de conocimiento RAG.
Capacidad de memoria
Tiene memoria a largo plazo, memoria a corto plazo, atributos de usuario y tareas programadas en la dimensión del usuario.
Herramientas
No solo admite la llamada de plugins para LLM, sino que también las llamadas API tradicionales son fáciles.
Intérprete de código
Escribir código, ejecutar código, construir servicio.
Entorno operativo independiente y base de datos
Miles de bibliotecas python, espacio de servicio en ejecución independiente y base de datos MySQL.
LLMs
Elige LLM de forma autónoma, reduciendo efectivamente los costos.
Apoya la elección de modelos profesionales en diferentes cuadrantes de habilidad.
El enrutamiento inteligente evita la sobre-frecuencia y garantiza la estabilidad del servicio.
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