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教授 LLM 代理控制无人机
在上面的视频中，我们演示了我们的一个 LLM 代理学习如何使用 API 来控制无人机四轴飞行器的学习过程。初始阶段需要我们向代理提供详细而全面的说明，说明如何发送 HTTP 请求以及通过 API 可以使用哪些命令。随着视频的进展，代理很快掌握了这些说明，并利用它已有的知识来执行高级而复杂的任务，例如让无人机沿着方形轨迹飞行。这展示了代理的弹性和自适应学习能力 - 代理如何从错误和错误假设中恢复。此版本的持续学习代理代表了我们的第一个原型（体现在 Python 终端中的代理）的重大进步。这个增强的代理可以访问不同形式的工作记忆和长期记忆，使其能够有效地管理几种类型的记忆不一致，例如矛盾或过时的信息，并可以从用户反馈和环境线索中学习。您可以将其视为建立在 LLM 之上的认知架构。代理的响应是一系列嵌套步骤的结果。这种方法增强了 LLM 的认知资源和注意力范围，使其超越了 LLM 的限制（LLM 是无状态的、具有固定大小的上下文、不会充分注意提示中的所有指令等）。值得注意的是，该过程采用迭代提示，使用多重
来源:Marek Rosa - Goodai博客视频
在上面这个视频中，我们演示了我们的一个 LLM 代理正在学习如何使用 API 来控制四轴飞行器无人机的学习过程。初始阶段要求我们向代理提供有关如何发送 HTTP 请求以及通过 API 可以使用哪些命令的详细而全面的说明。随着视频的进展，代理很快掌握了这些说明，并利用它已有的知识来执行高级而复杂的任务，例如让无人机沿着方形轨迹飞行。这展示了代理的弹性和自适应学习能力 - 代理如何从错误和错误假设中恢复。
在上面这个视频中，我们演示了我们的一个 LLM 代理正在学习如何使用 API 来控制四轴飞行器无人机的学习过程。初始阶段要求我们向代理提供有关如何发送 HTTP 请求以及通过 API 可以使用哪些命令的详细而全面的说明。随着视频的进展，代理快速掌握这些指令并利用其已有的知识执行高级和复杂的任务，例如按照方形轨迹飞行无人机。这展示了代理的弹性和自适应学习能力 - 代理如何从错误和错误假设中恢复。 在上面的视频中，我们演示了我们的一个 LLM 代理的学习过程，正在学习如何使用 API 来控制无人机四轴飞行器 。 初始阶段要求我们向代理提供有关如何发送 HTTP 请求以及通过 API 可以使用哪些命令的详细而全面的说明。 随着视频的进展，代理快速掌握这些指令并利用其已有的知识执行高级和复杂的任务，例如按照方形轨迹飞行无人机。这展示了代理的弹性和自适应学习能力 - 代理如何从错误和错误假设中恢复。 情景记忆