LangGraph を用いた LLM エージェント、Plan-and-Execute Agents の実装解説 - Algomatic Tech Blog

はじめに こんにちは。Algomatic LLM STUDIO 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 Wang+’23 - A Survey on Large Language Model Based Autonomous Agents ChatGPT が発表されてからおよそ 1 年が経ち、AutoGPT, BabyAGI, HuggingGPT, Generative Agents, ChatDev, Mind2Web, Voyager, MetaGPT, Self-Recovery Prompting, OpenCodeInterpreter, AutoAgents などなど、大規模言語モデル (LLM) の抱負な知識および高度な推論能力を活用した LLM エージェント (AIエージェント) が発表されています。 直近ではコード生成からデバッグ、デプロイまで自律的に行う

[misshiki]

“LangGraph における Plan-and-Execute Agents の実装紹介ブログを元に、Plan-and-Solve Prompting, ReWOO, LLM Compiler について紹介。”

[sh19910711]

"LLM エージェント: AutoGPT, BabyAGI, HuggingGPT, Generative Agents, ChatDev, Mind2Web, Voyager, MetaGPT, Self-Recovery Prompting, OpenCodeInterpreter, AutoAgents などなど / SIMA: 自然言語の指示通りゲームをプレイ / LangGraph: ループを伴う連鎖が実現"