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Agents 2.0
Agents 2.0
目标受众为研究人员和开发者，特别是那些对自然语言处理和机器学习领域感兴趣的人。该产品提供了一种创新的方法来训练和优化语言代理，适合需要构建复杂对话系统或自动语言处理工具的用户。
AI AgentsAI 模型推理训练#开源#自然语言处理#机器学习#自适应#多代理系统普通产品开源
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简介
aiwaves-cn/agents 是一个开源框架，专注于数据驱动的自适应语言代理。它提供了一种系统化框架，通过符号学习训练语言代理，灵感来源于用于训练神经网络的连接主义学习过程。该框架实现了反向传播和基于梯度的权重更新，使用基于语言的损失、梯度和权重，支持多代理系统的优化。
截图
产品特色
支持符号学习，模仿神经网络的训练过程。
实现基于语言的损失函数、反向传播和权重优化。
通过“前向传播”存储输入、输出、提示和工具使用情况。
使用基于提示的损失函数评估结果，生成“语言损失”。
反向传播语言损失，生成文本分析和反思，形成语言梯度。
根据语言梯度更新所有符号组件和计算图。
支持多代理系统的优化，考虑节点作为不同代理或允许多个代理在一个节点中采取行动。
使用教程
步骤1: 从GitHub仓库克隆或下载aiwaves-cn/agents项目。
步骤2: 阅读README.md文件，了解项目的安装和配置要求。
步骤3: 安装所需的依赖项，如Python环境和其他库。
步骤4: 根据文档说明，设置环境变量和配置文件。
步骤5: 运行示例代码，熟悉框架的基本操作和功能。
步骤6: 开始构建自己的语言代理，利用框架提供的工具和API。
步骤7: 根据需要调整和优化代理的性能，使用反向传播和梯度更新机制。
流量来源
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