第 9 章的 CoALA(语言智能体认知架构)就在做这件事。它把全书前面讲的各项能力“收束”成一个系统: 大模型预训练:给你一个通用的“底子”(模型内置大量世界知识)。 CoALA 中一个非常直观的设计是“记忆分工”: 程序记忆(智能体的“固件/操作系统):内置核心指令、通用规则与行为护栏边界。
我的建议是使用 coala,一个统一的静态代码分析框架,旨在通过单个框架提供语言非特定的代码分析。Coala 支持我之前提到的所有的linting工具,并且是高度可定制的。
最权威的参考来自 CoALA 论文(Cognitive Architectures for Language Agents,Sumers et al., 2024),将 Agent 记忆映射到人类记忆类型
人工智能医疗 另一个例子是Coala Life,这是一家拥有能够发现心脏疾病的数字化设备的公司。 类似地,Aifloo正在开发一种系统来跟踪人们在疗养院、家庭护理等方面的情况。
现代 Agent 架构,包括像 语言 Agent 的认知架构(CoALA) 这样的框架,区分了程序性记忆、情景性记忆和语义性记忆。
Agent 记忆的四种类型 《Memory in the Age of AI Agents》中提到了标准分类法:框架本身更早由 CoALA 论文(TMLR 2024)形式化;那篇论文显示给 GPT-3.5
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Language Agents (CoALA) 的认知架构是一个很好的框架,可以将其放在上下文中,通过对检索到的信息的评估来获得一组可能性。
faker:用来生成伪数据 fake2db:伪数据库生成器 radar:生成随机的日期/时间 FuckIt.py:使用最先进的技术来保证 Python 代码无论对错都能继续运行 代码工具 代码分析 coala
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