AgentSquare是清華大學團隊開發的一款自動化框架，專注于優化大型語言模型（LLM）代理的搜索過程。通過標準化的模塊接口抽象，AgentSquare實現了AI智能體的快速自我演變與自適應發展。該框架核心涵蓋任務規劃、常識推理、工具使用和記憶學習四大模塊，支持針對不同任務場景的智能體優化設計。

AgentSquare是什么

AgentSquare是清華大學團隊推出的一個框架，旨在自動化搜索和優化大型語言模型代理。該框架采用模塊化設計，允許用戶在標準化模塊接口的基礎上進行高效的智能體演化與適應性調整。AgentSquare的結構包含任務規劃、常識推理、工具應用和記憶學習四個核心模塊，專為不同任務場景的需求而設計。通過模塊重組、模塊進化和代理評測模型，AgentSquare有效解決智能體設計中的搜索難題，顯著提升智能體的性能，并合理控制推理成本。

AgentSquare的主要功能

• 模塊化設計空間：AgentSquare構建了一個包含規劃、推理、工具使用和記憶四個基本模塊的設計空間，使研究人員能夠輕松搭建和優化LLM代理。
• 模塊重組：通過優化智能體的頂層架構，AgentSquare能夠重組現有的高效模塊，探尋更優的智能體設計方案。
• 模塊進化：在代碼層面，AgentSquare探索并生成新的模塊設計，融入創新元素，擴展設計空間。
• 性能預測：引入代理評測模型（Surrogate Model）以預測智能體性能，降低實時評估的高昂成本，加快搜索過程。
• 自動化搜索：AgentSquare能夠自動識別和優化LLM代理設計，無需人工干預，實現智能體設計的自動化搜索。

AgentSquare的技術原理

• 模塊化智能體搜索（MoLAS）：AgentSquare基于MoLAS問題，通過模塊化方法自動優化LLM代理設計。
• 模塊重組機制：利用大型語言模型（LLM）作為重組提議者，基于性能評測經驗，提出新的模塊組合方案。
• 模塊進化機制：通過LLM作為模塊編程器，結合進化元提示（Evolutionary meta-prompt），探索新的模塊設計。
• 性能預測模型：使用上下文替代模型（in-context surrogate model）預測新提出的LLM代理性能，降低評估成本。
• 迭代搜索算法：AgentSquare基于迭代搜索算法，結合模塊重組和模塊進化，發現性能更優的代理設計。
• 標準化接口：通過標準化不同模塊的輸入輸出接口，AgentSquare支持模塊間的無縫集成與替換，便于新模塊的快速集成和測試。

AgentSquare的項目地址

• 項目官網：tsinghua-fib-lab.github.io/AgentSquare_website
• GitHub倉庫：https://github.com/tsinghua-fib-lab/AgentSquare
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.06153

AgentSquare的應用場景

• 自動化客戶服務：在客戶服務領域，AgentSquare能夠設計智能體自動回答客戶咨詢、處理訂單并提供個性化服務。
• 智能個人助理：作為個人助理，AgentSquare幫助用戶管理日程安排、提醒重要、搜索信息和執行日常任務。
• 教育與學習：在教育領域，AgentSquare創建智能教學輔助工具，以提供個性化學習計劃和輔導。
• 醫療咨詢：AgentSquare可協助醫療行業，利用智能體提供初步診斷、健康咨詢和醫療信息檢索。
• 金融決策支持：在金融領域，AgentSquare設計智能體分析市場趨勢、提供投資建議和風險評估。

常見問題

• AgentSquare的優勢是什么？：AgentSquare通過模塊化設計和自動化搜索，顯著提高了智能體的性能和適應性，減少了人工干預的需要。
• 如何獲取AgentSquare？：用戶可以通過項目官網或GitHub倉庫下載和使用AgentSquare。
• AgentSquare支持哪些任務類型？：AgentSquare支持多種任務類型，包括客戶服務、個人助手、教育輔導、醫療咨詢和金融分析等。
• 是否需要編程知識才能使用AgentSquare？：雖然基本的編程知識能幫助用戶更好地使用和定制AgentSquare，但框架的設計也考慮到易用性，適合不同技術水平的用戶。