ShangYiYong

在本文主要讨论两个问题：1、像Manus这样的多Agent系统，可以有哪些实现方式2、多Agent系统中，如何实现信息的管理和共享 我在用LangGraph开发一个多Agent系统，LangGraph基于Langchain开发，是一个基于图的控制流框架，它可以更好的实现动态循环调用工作流。 LangChain的优点我们就不赘述，可以说是早期的完善的对开发者非常友好的框架。但LangGraph的控制流是静态的，它需要预先定义好所有可能的节点和边。而我们用的所有的AI产品都希望可以动态执行工作流，这就是我们的核心问题：如何用LangGraph实现动态控制流？ OpenAI 目前尚未公开其应用产品中多智能体（multi-agent）系统的具体架构细节（例如 ChatGPT 内部是否使用多个 Agent、是否使用静态图 LangGraph 或动态控制流等），但我们可以从 已公开的系统设计模式、相关研究趋势，以及 OpenAI 生态中类似产品（如 Manuscripts、AutoGPT、LangGraph 等）来合理推测其可能的实现方式。以下是系统性回答： 多 Agent...

持久化就是记忆，就是能让AI记住用户的定制化的核心。 LangGraph 有一个内置的持久层，通过校验指针实现。使用校验指针编译图形时，校验指针会在每个超级步骤superstep中保存图形状态的校验点checkpoint。这些检查点被保存到一个线程中，在图形执行后可以访问该线程。由于线程允许在图形执行后访问图形的状态，因此包括人在回路、内存、时间旅行和容错在内的多种强大功能都成为可能。有关如何在图形中添加和使用定点器的端到端示例，请参阅本指南。下面，我们将详细讨论这些概念。 这个checkpoint的概念非常重要，需要详细理解。 checkpoint检查点是在每个超级步骤中保存的图形状态快照，由具有以下关键属性的 StateSnapshot 对象表示：config: Config associated with this checkpoint.metadata: 与该检查点相关的元数据。values: 此时状态通道的值。next 图中下一个要执行的节点名称元组。tasks:PregelTask...

应用是AI非常重要的发展方向，了解底层原理才能做出好的产品。大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。 以下是一些从各种地方搜罗的常见的大模型面试问题以及建议的回答方式： 1、请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如 GPT 系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外，大模型通常需要更多的数据和计算资源进行训练和推理。 2、谈谈你对 Transformer 模型的理解，以及它在自然语言处理中的应用。Transformer 模型是一种基于自注意力机制的神经网络结构，它通过多头自注意力和编码器-解码器结构，有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。在自然语言处理中，Transformer 广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务，并取得了显著的性能提升。 3、你如何评估大模型的性能？有哪些常用的评估指标？评估大模型性能时，我们通常会考虑多个方面，包括准确率、召回率、F1...

首先，大模型微调（Fine-tuning）应该是指在预训练好的模型基础上，针对特定任务或领域的数据进行进一步训练，使模型适应新的任务。那流程大致包括几个步骤呢？1 确定任务和目标：首先需要明确微调的任务是什么，比如文本分类、问答系统等，以及希望模型达到什么样的效果。2 准备数据：收集和整理与任务相关的数据集，可能需要标注数据，然后划分训练集、验证集和测试集。3 数据预处理：将数据转换成模型可以接受的格式，比如tokenization、添加特殊标记（如[CLS]、[SEP]）等。4 选择预训练模型：根据任务选择合适的预训练模型，如BERT、GPT、T5等。5 调整模型结构：可能需要在预训练模型的基础上添加一些任务特定的层，比如分类任务加一个全连接层。 6 设置训练参数：确定学习率、批次大小、训练轮数（epochs）、优化器（如AdamW）、权重衰减、学习率调度等超参数。7 训练过程：在训练数据上进行微调，同时监控验证集的损失和指标，防止过拟合。8 评估与验证：使用测试集评估模型性能，分析结果，可能需要调整超参数或数据。9...