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Agent Q
Agent Q
Agent Q的目标受众是开发者和消费者，特别是那些需要在动态和复杂环境中进行多步推理和决策的用户。例如，它可以用于自动化网络导航、数据分析和复杂任务的执行，提高效率和准确性。
AI AgentsAI模型#AI代理#自主导航#多步推理#强化学习国外精选商用
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产品介绍
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简介
Agent Q是MultiOn公司研发的新一代AI代理模型，它通过结合搜索、自我批评和强化学习，创建能够规划和自我修复的先进自主网络代理。它通过引导蒙特卡洛树搜索（MCTS）、AI自我批评和直接偏好优化（DPO）算法，解决了传统大型语言模型（LLMs）在动态环境中多步推理任务的挑战，提高了在复杂环境中的成功率。
截图
产品特色
引导搜索与MCTS：自主生成数据，探索不同动作和网页，平衡探索与利用。
AI自我批评：在每一步提供反馈，优化决策过程，对长期任务至关重要。
直接偏好优化（DPO）：通过构建偏好对，从MCTS生成的数据中进行模型微调。
强化学习：利用人类反馈进行模型训练，提高多步推理任务的泛化能力。
自主数据收集：在Open Table上进行的预订实验中，显著提升了LLaMa-3模型的零样本性能。
在线搜索集成：进一步提升了模型在复杂环境中的成功率。
使用教程
1. 注册并获取Agent Q的访问权限。
2. 根据需求设置Agent Q的任务目标和参数。
3. 启动Agent Q，让其进行自主的数据收集和任务执行。
4. 监控Agent Q的性能，根据反馈进行调整优化。
5. 利用Agent Q的输出结果进行进一步的分析或决策。
流量来源
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自然搜索7.20%社交媒体4.88%展示广告0.69%
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