An Open-source Framework for Data-centric, Self-evolving Autonomous Language Agents
Agents 是一个开源的自动化语言智能体框架,旨在通过符号学习机制实现智能体的自我进化。该项目借鉴神经网络的连接主义学习范式,为智能体构建了一套类似于反向传播和梯度优化的训练流程,从而实现智能体行为的自动迭代与优化。
该框架将智能体工作流映射为计算图,使智能体各节点的提示词与工具调用能够像神经网络权重一样进行更新。支持基于自然语言的损失函数计算,通过对执行轨迹的深度评估来产生语言梯度。提供完整的反向传播机制,能够根据语言梯度自动调整和优化智能体内部的符号组件。框架支持多智能体系统协同,并允许在复杂工作流中对多个智能体进行联合优化。
该项目适用于希望构建具备自我改进能力的复杂智能体系统的开发者与研究人员,特别是在需要自动优化任务执行流程、提升智能体推理与决策精度的实际应用场景中表现出色。