简介
ProactiveAgent是一个基于大型语言模型(LLM)的主动式代理项目,旨在构建一个能够预测用户需求并主动提供帮助的智能代理。该项目通过数据收集和生成管道、自动评估器和训练代理来实现这一目标。ProactiveAgent的主要优点包括环境感知、协助标注、动态数据生成和构建管道,其奖励模型在测试集上达到了0.918的F1分数,显示出良好的性能。该产品背景信息显示,它适用于编程、写作和日常生活场景,并且遵循Apache License 2.0协议。
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产品特色
环境感知:通过Activity Watcher收集环境场景和用户活动,自动推荐任务。
协助标注:提供平台标注代理生成的响应,以符合人类标注结果。
动态生成:动态数据生成管道,用户反馈影响后续事件。
构建管道:包含环境Gym、Proactive Agent和奖励模型的生成管道,奖励模型测试集F1分数达到0.918。
数据集和评估脚本:提供完整的数据收集和生成管道、数据集和相应的评估脚本。
LLM微调:提供微调大型语言模型的提示,以训练主动式代理。
使用教程
1. 克隆仓库并导航到ProactiveAgent文件夹。
2. 安装Python环境和依赖包。
3. 安装Activity Watcher并检查是否正确安装。
4. 配置private.toml文件,修改为个人设置。
5. 运行Proactive Agent并根据提示进行交互。
6. 可选连接奖励模型以过滤代理消息。
7. 通过接受、拒绝或忽略代理的提案来与其互动。
流量来源
直接访问 | 51.61% | 外链引荐 | 33.46% | 邮件 | 0.04% |
自然搜索 | 12.58% | 社交媒体 | 2.19% | 展示广告 | 0.11% |
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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