企业官网建设流程全解析

静态网站建设的技术运用,做地产的设计网站,国内网店平台有哪些,山东人才招聘网AgentBench快速上手#xff1a;从零开始的智能体评测完全指南 【免费下载链接】AgentBench A Comprehensive Benchmark to Evaluate LLMs as Agents (ICLR24) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/AgentBench 项目概述 AgentBench是由THUDM开发的一个综合性评…AgentBench快速上手从零开始的智能体评测完全指南【免费下载链接】AgentBenchA Comprehensive Benchmark to Evaluate LLMs as Agents (ICLR24)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/AgentBench项目概述AgentBench是由THUDM开发的一个综合性评测框架旨在评估大型语言模型LLMs作为智能体在不同环境下的性能表现。该项目通过多个不同的环境来全面评估LLM的自主操作能力为研究者和开发者提供一个标准化的智能体能力评估平台。核心功能特性AgentBench具备以下核心功能多环境评测涵盖操作系统、数据库、知识图谱、数字卡牌游戏等8个不同环境标准化接口提供统一的Agent-Task交互接口可扩展架构支持新任务环境的快速集成函数调用支持基于AgentRL框架的函数调用版本系统架构设计AgentBench采用模块化设计将系统分为三个主要组件Agent服务器负责智能体的推理和决策Task服务器提供任务环境的执行和反馈客户端协调任务分配和结果收集快速开始指南环境准备首先克隆项目并安装依赖git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/AgentBench cd AgentBench conda create -n agent-bench python3.9 conda activate agent-bench pip install -r requirements.txtDocker环境配置确保Docker已正确安装docker ps构建所需的Docker镜像# dbbench任务 docker pull mysql:8 # os_interaction任务 docker build -t local-os/default -f ./data/os_interaction/res/dockerfiles/default data/os_interaction/res/dockerfiles docker build -t local-os/packages -f ./data/os_interaction/res/dockerfiles/packages data/os_interaction/res/dockerfiles docker build -t local-os/ubuntu -f ./data/os_interaction/res/dockerfiles/ubuntu data/os_interaction/res/dockerfiles智能体配置在configs/agents/openai-chat.yaml文件中配置你的API密钥api_key: your_openai_key_here model: gpt-3.5-turbo-0613服务启动使用Docker Compose一键启动所有服务docker compose -f extra/docker-compose.yml up该命令将启动以下服务AgentRL控制器各任务的工作进程Freebase服务器Redis服务器任务测试验证智能体配置是否正确python -m src.client.agent_test如果需要使用其他智能体python -m src.client.agent_test --config configs/agents/api_agents.yaml --agent gpt-3.5-turbo-0613评测任务详解操作系统环境OS评估LLM在真实操作系统环境中的交互能力包括文件操作、用户管理等任务。数据库环境DB测试LLM在真实数据库环境中的SQL操作能力涵盖复杂查询和数据操作。知识图谱环境KG基于Freebase知识图谱评估智能体在部分可观测环境中的决策能力。数字卡牌游戏DCG通过简化版卡牌游戏Aquawar评估LLM的策略规划和决策能力。资源消耗说明各任务的资源消耗情况如下任务名称启动时间内存消耗webshop~3分钟~15GBmind2web~5分钟~1GBdb~20秒 500MBalfworld~10秒 500MBcard_game~5秒 500MBltp~5秒 500MBos~5秒 500MBkg~5秒 500MB评测结果展示AgentBench提供了详细的评测结果和排行榜帮助用户了解不同模型的性能表现。扩展与定制AgentBench支持新任务的快速集成开发者可以参考扩展指南文档添加自定义任务环境。框架的模块化设计使得每个组件都可以独立开发和部署。注意事项webshop环境需要约16GB内存才能启动alfworld任务存在内存和磁盘空间泄漏问题需要定期重启工作进程确保机器有足够的资源后再运行评测任务生态项目推荐VisualAgentBench专门用于评估和训练基于大型多模态模型的视觉基础智能体AgentRL端到端多任务多轮LLM智能体强化学习框架通过本指南你可以快速上手AgentBench开始对大型语言模型的智能体能力进行全面评估。该框架的标准化设计和丰富的任务环境为智能体研究和开发提供了强有力的支持。【免费下载链接】AgentBenchA Comprehensive Benchmark to Evaluate LLMs as Agents (ICLR24)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/AgentBench创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考