ProactiveAgent
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Proactiveagent
簡介 :
ProactiveAgent是一個基於大型語言模型(LLM)的主動式代理項目,旨在構建一個能夠預測用戶需求並主動提供幫助的智能代理。該項目通過數據收集和生成管道、自動評估器和訓練代理來實現這一目標。ProactiveAgent的主要優點包括環境感知、協助標註、動態數據生成和構建管道,其獎勵模型在測試集上達到了0.918的F1分數,顯示出良好的性能。該產品背景信息顯示,它適用於編程、寫作和日常生活場景,並且遵循Apache License 2.0協議。
需求人群 :
目標受眾為開發者、數據科學家和人工智能研究者,他們需要一個能夠理解用戶需求並提供主動幫助的智能代理來提高工作效率和改善用戶體驗。ProactiveAgent通過預測用戶需求,減少顯式請求,使得用戶能夠更專注於核心任務。
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佔比最多地區: US(19.34%)
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使用場景
開發者使用ProactiveAgent在編程時自動推薦代碼片段和修復建議。
數據科學家利用ProactiveAgent在數據分析中自動提出數據預處理步驟。
研究者使用ProactiveAgent在實驗中自動監控實驗進度並提出調整建議。
產品特色
環境感知:通過Activity Watcher收集環境場景和用戶活動,自動推薦任務。
協助標註:提供平臺標註代理生成的響應,以符合人類標註結果。
動態生成:動態數據生成管道,用戶反饋影響後續事件。
構建管道:包含環境Gym、Proactive Agent和獎勵模型的生成管道,獎勵模型測試集F1分數達到0.918。
數據集和評估腳本:提供完整的數據收集和生成管道、數據集和相應的評估腳本。
LLM微調:提供微調大型語言模型的提示,以訓練主動式代理。
使用教程
1. 克隆倉庫並導航到ProactiveAgent文件夾。
2. 安裝Python環境和依賴包。
3. 安裝Activity Watcher並檢查是否正確安裝。
4. 配置private.toml文件,修改為個人設置。
5. 運行Proactive Agent並根據提示進行交互。
6. 可選連接獎勵模型以過濾代理消息。
7. 通過接受、拒絕或忽略代理的提案來與其互動。
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