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在人工智能的浪潮中，LangChain代理如同一颗冉冉升起的新星，它不仅仅是一个程序，更是一个智能体，能够执行一系列动作，就如同我们的大脑一般。让我们来揭开LangChain代理的神秘面纱，探索它如何像人类一样思考和行动。 智能体的诞生 LangChain代理的核心在于它的语言模型，它能够像大脑一样处理一系列要执行的动作。当你邀请朋友去吃饭时，你会考虑许多问题：他能吃辣吗？喜欢什么食物？去哪里吃？这一系列的思考过程，现在由LangChain的Large Language Models（LLM）来完成。 LangChain的设计是将一系列动作编码在代码中，就像一条条链链在一起。在代理模型中，语言模型被用作推理引擎，用来决定执行哪些动作，以及这些动作的执行顺序。 关键组件的构架 LangChain代理涉及到几个关键组件，每个组件都是实现智能的关键： LangChain提供了多种代理类型，包括Zero-shot ReAct、Structured Input ReAct、OpenAI Functions等，每种代理都有其独特的功能和应用场景。 工具的智能化 工具是代理执行任务时调用的功能，它们通常用于与外部世界交互。LangChain官方提供了一个全面的工具列表，从维基百科搜索到资料库访问，应有尽有。 如何运作？ LangChain提供了丰富的工具，例如Search工具、AWS工具、Wikipedia工具等。这些工具都是BaseTool的子类，通过执行run函数，可以激活工具的功能。我们可以看到如何实际使用这些工具。安装所需的Python包后，您可以轻松创建工具实例或通过LangChain提供的辅助函数load_tools加载工具。

第一部分：什么是记忆组件？ 记忆组件是对话系统中的一项关键技术，它允许系统存储和引用对话历史中的信息。在LangChain中，记忆组件可以作为独立工具使用，也可以整合进链式处理中。记忆组件需要支持两个基本操作：读取和写入。 第二部分：他们是如何工作的？ 在LangChain与LLM的每次交互中，链将执行两次记忆操作： 记忆组件的设计需考虑两个核心问题：如何存储历史信息，以及如何查询这些信息。 第三部分：三种基础记忆组件详解 LangChain提供了三种基本记忆组件类型： 以下是它们的具体用法示例： 3.1 ConversationBufferMemory 调用 load_memory_variables 函数可以获取对话历史的文本： 3.2 ConversationBufferWindowMemory 这个组件使用滑动窗口机制，确保了记忆的容量管理。 3.3 ConversationSummaryMemory 这种记忆类型利用LLM生成对话的摘要，适合长对话。 随着交互次数的增加，ConversationSummaryMemory的Token开销相对平稳，这对于有许多交互的对话非常有效。 另外提到的Summary Buffer Memory结合了Summary和Buffer的优点，但本文未详细介绍。 以上内容提供了对LangChain记忆组件的概览和具体代码示例，您可以通过访问官方文档来学习更多。 LangChain 的记忆组件是其框架中的一个重要组成部分，它赋予了聊天机器人记住先前交互信息的能力，使其更智能、更具交互性。LangChain 提供多种类型的记忆组件，每种都有其独特的机制和适用场景。 让我们深入了解一下 LangChain 中常用的记忆组件： 1. ConversationBufferMemory 2. ConversationBufferWindowMemory 3. ConversationSummaryMemory 4. EntityMemory 5. Vector Database Memory 选择合适的记忆组件 选择合适的记忆组件取决于您的具体应用场景。需要考虑以下因素： 总而言之，LangChain 的记忆组件为构建智能聊天机器人提供了强大的支持。了解不同记忆组件的特点，选择合适的组件，可以帮助您构建更智能、更具交互性的聊天机器人。

链（chain）是 LangChain 中的一个重要概念，它可以将 LLM（大型语言模型）进行串联，或者将链与链之间串联起来。链大大简化了复杂应用程序的实现，并使其模块化，这也使调试、维护和改进应用程序变得更容易。 基础的链：LLMChain 最基础的链是 LLMChain，它接受 LLM、提示词模版等组件，然后返回 LLM 的回复。 实跑代码 以下是一个使用 LLMChain 的简单示例： 输出： 从 LangChainHub 加载链 LangChainHub 是一个托管各种 LangChain 组件的项目，其中包括链。您可以使用 load_chain 函数从 LangChainHub 加载链。 输出： 作业 使用今天学到的用法，自己跑一下代码，然后将结果截图分享出来。

大家好,我是码农小王,今天给大家带来一篇关于LangChain中的Chain的通俗易懂的Blog。 什么是Chain? Chain可以把多个LLM连接起来,实现链式调用。就像组装乐高积木一样,我们可以把不同的LLM块组装在一起,构建出复杂的AI系统。 几种常见的Chain 这是最基础的Chain,它接受LLM和Prompt作为输入,返回LLM生成的回复。可以快速构建一个问答系统。 这个Chain串联问答系统,当一个LLM无法回答时,将问题传递给下一个LLM,实现多个LLM协作。 这个Chain实现搜索功能,它将用户查询传给搜索LLM,获取回复后再传给答疑LLM生成完整回复。 运行示例 导入必要的模块: 加载LLM: 构建一个LLMChain: 提问并获取回复: 总结 通过Chain模块,LangChain实现了LLM的链式调用,使构建AI系统变得像组装积木一样简单。希望大家能trying more chains, happy langchaining! 如果文章对你有帮助,请点赞支持哦!

Pearl是一个由Meta应用强化学习团队开源的用于生产环境的强化学习AI Agent库。 其主要特点包括:

斗地主，这个在中国家喻户晓的扑克游戏，不仅是消遣娱乐的好方式，也成为了人工智能研究的一个有趣领域。最近，一位开发者在GitHub上公布了一个名为ddz-ai的项目，这个项目引入了一种先进的AI技术来玩斗地主游戏，并且它的表现已经可以媲美甚至超越人类玩家了。 AI如何掌握斗地主？ ddz-ai项目使用了一种被称为”多通道堆叠注意力Transformer结构”的系统。这听起来可能很复杂，但实际上，Transformer是目前自然语言处理领域最为强大的模型之一，它通过注意力机制来捕捉数据中的关键信息。开发者将这种机制应用于斗地主的牌局分析中，让系统能够理解不同的牌组合，并根据对手的出牌做出反应。 ddz-ai的独特之处 如何运行ddz-ai? ddz-ai项目的运行环境很简单，只需要安装numpy和tensorflow两个包。有了这些，你就可以通过运行python train.py来训练你自己的AI模型了。此外，如果你对模型的细节感兴趣，你可以修改训练参数来控制学习过程。 模型的测试与优化 开发者目前公布的是一个使用actor-critic机制的模型，并预计未来基于PPO（一种强化学习算法）的版本会有更快的训练速度和更好的效果。模型在16GB RAM的CPU上训练了一周，经过数万轮自对抗训练，其表现已经略胜于一般人类玩家。 未来展望 尽管ddz-ai已经取得了不错的成绩，但开发者认为其潜力远未被完全挖掘——由于数据和计算资源的限制，系统的极限尚未到达。未来，开发者计划继续优化这个系统，并期待能够进一步提高AI在斗地主游戏中的表现。 结论 ddz-ai项目是一个令人兴奋的进步，它不仅推动了游戏AI的发展，也为我们提供了关于如何将复杂的AI模型应用于实际问题的宝贵见解。无论你是AI爱好者、斗地主高手还是仅仅是对新技术感兴趣的读者，ddz-ai都值得一试。这个项目不仅展示了AI的潜力，也让我们对未来充满期待——一个智能机器人可以在我们最喜爱的游戏中与我们并肩作战，甚至引领我们走向新的游戏高度。 想要了解更多或者亲自体验ddz-ai的魅力吗？跳转到其GitHub页面 https://github.com/freefuiiismyname/ddz-ai ，开始你的AI斗地主之旅吧！

强化学习算法中的孤立语假设是指在某些情况下，强化学习算法可以将观察到的环境状态视为完全独立的，即当前状态的转移和奖励只与当前状态有关，而与之前的状态无关。这个假设简化了强化学习问题的建模和求解过程，使得算法更加高效和可行。 在强化学习中，智能体通过与环境的交互来学习最优策略。智能体在每个时间步选择一个动作，然后观察环境的状态转移和奖励信号。根据孤立语假设，智能体可以将当前状态的转移和奖励视为与之前的状态无关，只与当前状态有关。这意味着智能体可以忽略之前的状态信息，只关注当前状态的最优动作选择。 这个假设的好处是简化了强化学习问题的建模和求解过程。由于只需要考虑当前状态的转移和奖励，算法的计算复杂度降低，使得算法更加高效和可行。然而，这个假设并不适用于所有情况，因为在某些问题中，之前的状态信息可能对当前状态的转移和奖励有影响。 总结一下，强化学习算法中的孤立语假设是一种简化假设，它认为当前状态的转移和奖励只与当前状态有关，而与之前的状态无关。这个假设简化了问题的建模和求解过程，提高了算法的效率和可行性。 Learn more:

Introduction:The Mixture of Experts model, also known as MoEs, has become a focal point in the field of open AI since the release of Mixtral 8x7B. In this blog post, we will explore the fundamental architecture, training methods, and various considerations required in practical applications of MoEs. Let’s dive in together! Overview:MoEs offer several advantages … Read more

在AI的世界里，我们总是追求创新和进步。而在现实世界中，人工智能（AI）的发展也在不断突破界限，给我们带来了无尽的可能性。今天，我们将探讨一个叫做Quivr的神奇AI工具，它能够帮助我们更好地理解和应用AI技术。 🌟 Quivr：AI的神奇助手 🌟 你一定好奇，Quivr是什么？Quivr是一款基于AI的工具，旨在帮助用户更好地理解和应用人工智能技术。它提供了一个丰富的文档库，涵盖了各种AI相关的主题，从基础概念到高级算法，应有尽有。让我们来深入了解Quivr的功能和特点。 💡 Quivr的功能和特点 💡 1️⃣ 丰富的文档库：Quivr提供了一个全面而详尽的文档库，其中包含了大量关于AI的文章和教程。无论你是初学者还是专业人士，你都可以在这里找到适合自己的内容。这些文档涵盖了从AI的基本概念到高级算法的各个方面，帮助用户建立起扎实的知识基础。 2️⃣ 理解和应用：Quivr不仅仅是一个提供文档的平台，它还提供了实用的工具和示例代码，帮助用户更好地理解和应用所学的知识。通过Quivr，你可以学习如何使用不同的AI算法，如深度学习和强化学习，以解决实际问题。 3️⃣ 互动学习：Quivr还提供了一个互动学习的环境，让用户可以与其他AI爱好者分享和讨论。你可以在这里提问问题、寻求帮助，还可以与其他用户交流经验和见解。这种互动学习的方式有助于加深对AI技术的理解，并且可以结识志同道合的朋友。 4️⃣ 定制化学习路径：Quivr允许用户根据自己的需求和兴趣定制学习路径。你可以选择感兴趣的主题，按照自己的步调学习，而不受时间和地点的限制。这种个性化的学习方式将帮助你更高效地掌握AI技术。 🚀 开始你的AI之旅 🚀 现在，你可能会问：“如何开始使用Quivr？”很简单！你只需要访问Quivr的官方网站（https://brain.quivr.app/docs/intro.html），注册一个账号，就可以开始你的AI之旅了。 在Quivr的文档库中，你可以找到关于AI基础知识的文章，了解AI的发展历程和基本概念。如果你是一个有经验的AI从业者，你可以深入研究高级算法和技术，并应用于实际项目中。 除了文档，Quivr还提供了实用工具和示例代码，帮助你更好地理解和应用所学的知识。你可以通过实际动手的方式，将理论知识转化为实际应用。 如果你在学习过程中有任何问题，不用担心！Quivr提供了一个互动学习的环境，你可以在这里与其他用户交流、讨论和分享。无论是寻求帮助还是分享你的见解，都可以在这个社区中找到答案和支持。 😎 加入Quivr，与AI同行 😎 Quivr是一个令人兴奋的AI工具，它为我们提供了一个全面和实用的学习平台。无论你是一个对AI感兴趣的初学者，还是一个有经验的AI从业者，Quivr都将帮助你更好地理解和应用人工智能技术。 现在就加入Quivr，开始你的AI之旅吧！让我们一起探索和创造，与AI同行，开创更美好的未来！ 🌟 Quivr官方网站：https://brain.quivr.app/docs/intro.html 🌟

📱 AppAgent介绍：一款革命性的多模态智能代理框架，用于操作智能手机应用程序 你是否厌倦了手动浏览众多智能手机应用程序？想象一下拥有一个智能代理，可以无缝地操作智能手机应用程序，模拟人类般的交互。那么，你的愿望已经实现了，这就是划时代的AppAgent！ 🔖 AppAgent是什么？ AppAgent是一种基于LLM的全新多模态智能代理框架，专为操作智能手机应用程序而设计。这一创新性框架通过简化的操作空间，使代理能够执行各种操作，如点击和滑动。 与传统方法需要对系统进行后端访问不同，AppAgent可以独立运行，适用于各种应用程序。其多功能性使其能够高效地导航和使用不同的应用程序。 🎯 AppAgent如何工作？ AppAgent的核心功能是其创新的学习方法。代理可以使用两种主要方法来学习操作新的应用程序：自主探索和人类演示学习。 1️⃣ 自主探索：在这种方法中，代理会自主探索应用程序，尝试不同的操作并观察结果。通过这个试错过程，它建立了一个知识库，帮助它在多个应用程序上执行复杂任务。 2️⃣ 人类演示学习：另一种方法是代理通过观察人类演示来学习。通过观察用户与应用程序的交互，它学习必要的操作，并建立对应用程序功能的全面理解。 📽️ 演示视频： 通过演示视频最能展示AppAgent的功能。在以下视频中，你可以亲眼见证AppAgent的强大能力： 1️⃣ 在X（Twitter）上关注用户：观看AppAgent在部署阶段轻松地关注X（Twitter）上的用户。视频展示了代理高效完成任务的能力，将你从重复的手动操作中解放出来。 2️⃣ CAPTCHA实验：AppAgent在成功解决CAPTCHA挑战方面展现出其智能的一面。目睹代理如何绕过CAPTCHA验证，证明其高级功能。 🚀 快速入门指南： 准备好探索AppAgent的世界了吗？按照以下简单步骤开始： 🔹 步骤1：先决条件 🔹 步骤2：配置代理 🔹 步骤3：探索阶段 🔹 步骤4：部署阶段 📝 待办事项： AppAgent不断发展，未来将有令人期待的更新。敬请关注即将推出的功能和改进，包括： 📚 引用： 如果你在研究或开发中发现AppAgent有用，请引用我们的工作。以下是引用的详细信息： 作者：Chi Zhang、Zhao Yang、Jiaxuan Liu、Yucheng Han、Xin Chen、Zebiao Huang、Bin Fu、Gang Yu（通讯作者） 🎉 加入AppAgent革命！ 告别繁琐的手动应用操作，拥抱智能手机交互的未来。通过AppAgent，你的智能手机体验将彻底改变。准备好释放智能手机的全部潜力吧，和AppAgent一起！ 🌐 探索AppAgent的GitHub存储库：GitHub – AppAgent 🙌 … Read more