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LLM Agent:Multi-Agent研究进展(清华与斯坦福最新研究解读)
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转载自Youtube(https://www.youtube.com/watch?v=6Zbx0Zi7ZW0&list=PLgy71-0-2-F1oNa4fKRk7WOfZefSG3QAm&index=18) 该视频深入探讨了斯坦福大学、清华大学和上海人工智能实验室的最新研究成果,聚焦于如何优化智能体的高级规划和决策过程。研究提出了一种将复杂性外包的新方法,即无需依赖大型语言模型(LLM)的复杂训练,通过代理内存系统来存储和利用经验。视频阐述了这种方法如何在代理的多层级结构中产生洞察,包括环境和子任务层级,帮助智能体在动态环境中高效完成任务。
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