使用场景

研究人员使用该框架训练聊天机器人以更好地理解用户意图。

开发者利用该框架为多语言环境创建自动翻译系统。

教育机构采用该框架开发交互式语言学习应用。

产品特色

支持符号学习，模仿神经网络的训练过程。

实现基于语言的损失函数、反向传播和权重优化。

通过“前向传播”存储输入、输出、提示和工具使用情况。

使用基于提示的损失函数评估结果，生成“语言损失”。

反向传播语言损失，生成文本分析和反思，形成语言梯度。

根据语言梯度更新所有符号组件和计算图。

支持多代理系统的优化，考虑节点作为不同代理或允许多个代理在一个节点中采取行动。

使用教程

步骤1: 从GitHub仓库克隆或下载aiwaves-cn/agents项目。

步骤2: 阅读README.md文件，了解项目的安装和配置要求。

步骤3: 安装所需的依赖项，如Python环境和其他库。

步骤4: 根据文档说明，设置环境变量和配置文件。

步骤5: 运行示例代码，熟悉框架的基本操作和功能。

步骤6: 开始构建自己的语言代理，利用框架提供的工具和API。

步骤7: 根据需要调整和优化代理的性能，使用反向传播和梯度更新机制。