论文:TaskWeaver: A Code-First Agent Framework 论文地址:https://export.arxiv.org/abs/2311.17541
项目主页:https://microsoft.github.io/TaskWeaver/ 项目地址:https://github.com/microsoft/TaskWeaver
使用插件进行定制:用户可以通过自定义插件的形式整合领域知识。插件可以有多种形式,如调用 API,从特定数据库中抓取数据,或运行特定的机器学习算法或模型等。插件定制相对直观,只需提供插件的基本信息(包括插件名称、功能描述、输入参数和返回值)以及 Python 实现。 使用示例进行定制:TaskWeaver 还为用户提供了一个系统化的接口(以 YAML 格式)来配置示例,从而教导 LLM 如何响应用户请求。具体而言,示例可以分为两种类型,分别用于规划器中的规划制定和代码生成器中的代码编程。 进行经验保存:TaskWeaver 支持用户将当前会话过程总结并存储为长期记忆。用户可以将专业领域知识作为对话内容对 TaskWeaver 进行 “教学”,随后保存对话为经验。在后续的使用过程中就可以通过动态加载经验,更好地完成专业领域问题。