Agent Q：具备自我学习、评估的智能体

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专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ GPT-4、Gemini等大模型在自然语言处理任务中取得了进步，但在交互式、多步骤环境中的泛化能力仍有欠缺。例如，当我们在网上购买一件特定的商品时，需要在众多网页中进行搜索、比较和选择。 AGI平台MultiOn和斯坦福的研究人员联合开发了一种智能体Agent Q，能自主规划、推理一些任务。Agent Q与其他智能体最大差别的是，它能从失败和成功的任务中自动学习、评估，从而提高在复杂多步骤推理任务中的泛化能力。 论文地址：https://multion-research.s3.us-east-2.amazonaws.com/AgentQ.pdf Agent Q框架采用了蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法来指导智能体的探索和决策过程。 MCTS是一种启发式搜索算法，广泛应用于游戏和 ………………………………