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进入大模型时代,微软在推动大模型应用落地动作频频,先后发布了Semantic Kernel,PromptFlow,AutoG en等框架,最近又发布了一款Agent框架: TaskWeaver。 它被作为一个代码优先框架,用于构建LLM Agent。 它将用户需求转换为可执行代码,并将用户定义的插件视为可调用函数。 TaskWeaver 支持丰富的数据结构(支持本地 Python 数据结构,如 DataFrames )、灵活的插件使用和动态插件选择,并利用 LLM 编码功能实现复杂逻辑。 用户可提供示例,注入专业领域知识来指导规划和代码生成,并确保生成代码的安全执行,包括执行前验证代码,及将会话隔离到受限进程,后期还会提供沙箱机制。 在模型调用成本上,允许不同模块采用不同的 LLM 模型 ,还纳入一定规则以便跳过不必要的调用 。 https://arxiv.org/pdf/2311.17541v1.pdf TaskWeaver 由三个主要组件组成:计划器、代码生成
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