AgentOhana：打造统一数据和训练管道，提升智能体学习效果
近年来，大型语言模型（LLMs）在多个领域，如代码生成、数学推理、对话式人工智能及AI智能体等，已展现出卓越的能力。此类模型，例如OpenAI的GPT-4，在处理复杂任务及长时间推理时表现突出，因此吸引了广泛的研究关注与开源社区的兴趣。为支持智能体任务，已有多项框架（如AutoGPT、OpenAgent、BOLAA、XAgent、LangChain）被设计并获得了显著关注。然而，值得注意的是，许多现有的智能体仍依赖于封闭源码的LLM API，这主要源于大多数开源模型在应对复杂智能体任务时表现不佳。
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