百川公司 和天津大学智能与计算学院的研究人员推出智能助手Sibyl，Sibyl是一个基于大语言模型（LLM）的智能代理框架，旨在通过有效利用一组最小化的工具来解决复杂的现实世界问题。例如，你是一名研究人员，需要解决一个涉及多个学科的复杂问题。你可以向Sibyl提出问题，Sibyl会通过其工具规划器选择合适的工具（比如网络搜索或代码执行），获取相关信息，然后在全球工作区内整合这些信息，并利用多代理辩论机制自我修正，最终提供一个全面且准确的答案。这个过程不仅高效，而且能够确保答案的质量和可靠性。
- GitHub：https://github.com/Ag2S1/Sibyl-System
主要功能
- 工具规划器：Sibyl有一个工具规划器，它能够根据具体任务选择合适的工具、功能和参数。
- 外部信息获取通道：Sibyl可以调用工具并选择性地压缩外部信息，以提高信息处理的效率。
- 全球工作区：Sibyl有一个全球工作区，用于在系统内管理和共享知识和对话历史。
- 多代理辩论机制：Sibyl实现了一个基于多代理辩论的陪审团机制，通过自我修正来确保最终答案的全面性和平衡性。
主要特点
- 简单而强大：Sibyl的设计哲学是简单性、模块化和可重用性，这使得它易于调试和扩展。
- 状态无关性：Sibyl在内部LLM推理请求中使用问答函数而不是对话，这使得每个LLM推理可以独立操作，无需维护持久状态。
- 可扩展性：Sibyl的设计允许它轻松地与其他LLM应用集成，以提高其推理能力。
工作原理
Sibyl的工作原理可以分为以下几个步骤：
- 用户查询：用户提出问题。
- 工具规划：Sibyl的工具规划器根据问题选择合适的工具和参数。
- 信息获取：通过外部信息获取通道调用工具，获取并处理信息。
- 信息压缩：选择性地压缩外部信息，只保留对解决问题至关重要的信息。
- 全球工作区：在系统内共享和管理信息，确保不同模块可以访问到相关信息。
- 多代理辩论：通过陪审团机制进行自我修正，确保答案的准确性和全面性。
- 输出答案：最终生成并提供答案。
具体应用场景
- 复杂问题解决：Sibyl可以处理需要多步推理和大量信息处理的复杂问题。
- 信息检索：Sibyl可以通过互联网检索信息，帮助用户找到他们需要的答案。
- 数据分析：Sibyl可以执行复杂的数据分析任务，提供决策支持。
- 教育和研究：在教育和研究领域，Sibyl可以帮助学生和研究人员获取信息和进行复杂的学术研究。
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