Agents 2.0
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Agents 2.0
紹介 :
aiwaves-cn/agentsは、データ駆動型の適応型言語エージェントに特化したオープンソースフレームワークです。これは、ニューラルネットワークの訓練に使用されるコネクショニズム学習プロセスに着想を得て、記号学習によって言語エージェントを訓練するための体系的なフレームワークを提供します。このフレームワークは、逆伝播と勾配ベースの重み更新を実装し、言語ベースの損失、勾配、重みを使用し、マルチエージェントシステムの最適化をサポートします。
ターゲットユーザー :
研究者や開発者、特に自然言語処理や機械学習に興味のある方を対象としています。この製品は、言語エージェントの訓練と最適化のための革新的な方法を提供し、複雑な対話システムや自動言語処理ツールを構築する必要があるユーザーに適しています。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 46.9K
使用シナリオ
研究者はこのフレームワークを使用して、ユーザーの意図をより適切に理解するチャットボットを訓練します。
開発者はこのフレームワークを利用して、多言語環境向けの自動翻訳システムを作成します。
教育機関は、このフレームワークを使用してインタラクティブな言語学習アプリケーションを開発します。
製品特徴
ニューラルネットワークの訓練プロセスを模倣した記号学習をサポートします。
言語ベースの損失関数、逆伝播、重み最適化を実装します。
「順伝播」によって入力、出力、プロンプト、ツールの使用状況を保存します。
プロンプトベースの損失関数を使用して結果を評価し、「言語損失」を生成します。
言語損失を逆伝播して、テキスト分析と熟考を生成し、言語勾配を形成します。
言語勾配に基づいて、すべての記号コンポーネントと計算グラフを更新します。
ノードを異なるエージェントとして扱う、または複数のエージェントが1つのノードで行動することを許可することで、マルチエージェントシステムの最適化をサポートします。
使用チュートリアル
ステップ1:GitHubリポジトリからaiwaves-cn/agentsプロジェクトをクローンまたはダウンロードします。
ステップ2:README.mdファイルを読み、プロジェクトのインストールと設定要件を確認します。
ステップ3:Python環境などの必要な依存関係をインストールします。
ステップ4:ドキュメントの説明に従って、環境変数と設定ファイルを設定します。
ステップ5:サンプルコードを実行して、フレームワークの基本操作と機能を理解します。
ステップ6:フレームワークが提供するツールとAPIを利用して、独自の言語エージェントの構築を開始します。
ステップ7:必要に応じて、逆伝播と勾配更新メカニズムを使用して、エージェントのパフォーマンスを調整および最適化します。
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