清华大模型XAgent登GitHub热榜!复杂任务轻松搞定

面壁智能联合清华大学NLP 实验室共同研发并推出大模型「超级英雄」——XAgent。

据悉,XAgent在真实复杂任务处理中全面超越 AutoGPT,XAgent自主性强,安全性高,可扩展性好。经过多项基准测试,它采用自然认知层次结构设计,具备自主规划决策能力,不依赖人类先验知识。目前XAgent已成为GitHub热榜新宠。

XAgent是一个可以实现自主解决复杂任务的全新AI智能体,以LLM为核心,能够理解人类指令、制定复杂计划并自主采取行动。

传统智能体通常受到人类定制规则的限制,只能在限定范围内解决问题。而XAgent被赋予了自主规划和决策的能力,使它能够独立运行,发现新的策略和解决方案,不受人类预设的束缚。

那么XAgent是如何实现这些功能的呢?答案是“「左右脑」协同,双循环机制”

外循环:负责全局任务规划,将复杂任务分解为可操作的简单任务。

内循环:负责局部任务执行,专注于细节。

通过双循环机制的协作,XAgent 它在应对复杂任务的不同环节时,展现出超强的专业度和丰富的技能。

AutoGPT存在死循环、错误调用等执行出错的现象,需要人工干预才能解决。而 XAgent 在设计之初就针对相关问题进行了考量,并引入了专为增强人机协作的交互机制:它可以自主与用户进行交互,并向人类发出干预和指导的请求。

对于一个智能体而言,「是否能够与人类协作」也是体现其智能程度的重要指标。