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Agent Q
MultiOn的Agent Q为自主网络代理设定了一个新的重要里程碑,结合了先进的搜索技术、AI自我批评和强化学习来克服当前的限制,代表着自主代理能力的重大飞跃。
标签:Agents开发平台AI自我批评 动态环境适应 多步推理 强化学习 直接偏好优化(DPO) 自主网络导航 自我修复AI 蒙特卡洛树搜索(MCTS) 零样本学习Agent Q是什么?
Agent Q是MultiOn AI公司的一个研究突破,它代表了下一代具有规划和自我修复能力的AI代理。Agent Q结合了搜索、自我批评和强化学习,创造了能够计划和自我修复的最先进自主网络代理。
主要特点:
- 结合搜索与自我批评:使用引导的蒙特卡洛树搜索(MCTS)和AI自我批评来提高决策过程。
- 强化学习:利用人类反馈的强化学习方法,如直接偏好优化(DPO)算法,进行迭代微调。
- 无需上传资产:不需要上传资产即可使用AI助理。
- 企业级解决方案:提供企业数据安全、单点登录(SSO)、API和工作流定制。
主要功能:
- 引导搜索:使用MCTS技术自主生成数据,通过探索不同的行动和网页来平衡探索与利用。
- AI自我批评:在每一步提供有价值的反馈,细化代理的决策过程。
- 直接偏好优化:DPO算法通过从MCTS生成的数据构建偏好对,进行模型微调。
使用示例:
- 在Open Table上进行的现实世界预订实验中,使用Agent Q的AI代理显著提高了LLaMa-3模型的零样本性能。
- 通过自主数据收集仅一天后,成功率从18.6%跃升至81.7%,并且在进行在线搜索后进一步提高到95.4%。
总结:
MultiOn的Agent Q为自主网络代理设定了一个新的重要里程碑,结合了先进的搜索技术、AI自我批评和强化学习来克服当前的限制,代表着自主代理能力的重大飞跃。随着我们继续完善这些方法并解决相关挑战,智能自主网络代理在现实世界的未来看起来很有希望。这项研究突破将在今年晚些时候向MultiOn的开发者和消费者用户开放。
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