Перейти к основному содержимому
ToolPotion
ИИ-советник
Отправить

Voyager Embodied Agent

Voyager — это открытый воплощенный агент для Minecraft, основанный на больших языковых моделях. Он непрерывно исследует, осваивает навыки и делает открытия без вмешательства человека. Voyager использует автоматизированную программу обучения, библиотеку навыков и итеративное промптингование для улучшения программ, демонстрируя сильные способности к непрерывному обучению.

  • 583 270 подписчики — X (Twitter)
Открыть репозиторий
Поделиться
Открыть репозиторий
Поделиться

Voyager представляет собой значительный прорыв в области воплощенного ИИ, выступая в качестве первого агента непрерывного обучения с использованием больших языковых моделей (LLM) в среде Minecraft. Этот агент разработан для автономного исследования игрового мира, приобретения разнообразных навыков и совершения новых открытий без какого-либо участия человека. Архитектура Voyager построена на трех основных компонентах: автоматизированная программа обучения, разработанная для максимизации исследования; постоянно расширяющаяся библиотека навыков, которая хранит и извлекает сложные поведенческие модели в виде исполняемого кода; и инновационный механизм итеративного промптингования. Этот механизм позволяет агенту совершенствовать свои программы, включая обратную связь от среды, обучаясь на ошибках выполнения и используя самопроверку.

Читать далее

Voyager взаимодействует с GPT-4 посредством запросов типа «черный ящик», что позволяет избежать необходимости дообучения параметров модели. Навыки, разработанные Voyager, характеризуются временной протяженностью, интерпретируемостью и композиционностью. Такая конструкция способствует быстрому накоплению способностей агента и эффективно смягчает катастрофическое забывание — распространенную проблему в обучении ИИ. Эмпирически Voyager демонстрирует надежные возможности непрерывного обучения в контексте и исключительное мастерство в игре Minecraft. Было показано, что он приобретает в 3,3 раза больше уникальных предметов, преодолевает в 2,3 раза большие расстояния и открывает ключевые технологические этапы до 15,3 раза быстрее, чем предыдущие передовые методы.

Ключевая особенность Voyager заключается в его способности использовать свою библиотеку изученных навыков в новых мирах Minecraft для решения новых задач с нуля — возможности, с которой другие методы часто испытывают трудности с обобщением. Репозиторий предоставляет код Voyager под лицензией MIT. Для установки требуется Python версии 3.9 или выше и Node.js версии 16.13.0 или выше, с протестированной совместимостью на Ubuntu 20.04, Windows 11 и macOS. Настройка включает клонирование репозитория, установку зависимостей Python и установку специфических пакетов Node.js. Также требуется экземпляр Minecraft и необходимые моды Fabric. Для запуска Voyager необходим ключ API OpenAI, поскольку он использует GPT-4 в качестве своей языковой модели. Агент может быть инициализирован для непрерывного обучения или сконфигурирован для возобновления работы с контрольных точек и выполнения конкретных задач с использованием изученных библиотек навыков.

  • КатегорияКонструкторы AI-агентов
  • Модель ценообразованияОткрытый код
  • РазвёртываниеНа своём сервере
  • ПлатформыWindows, macOS, Linux

  • Открытый воплощенный агент для Minecraft

  • Использует большие языковые модели (LLM) для принятия решений

  • Возможности непрерывного обучения

  • Автоматизированная программа обучения для максимизации исследования

  • Исполняемая библиотека навыков для хранения и извлечения поведенческих моделей

  • Механизм итеративного промптингования с обратной связью от среды

  • Самопроверка для улучшения программ

  • Взаимодействует с GPT-4 через запросы типа «черный ящик»

  • Временно расширенные, интерпретируемые и композиционные навыки

  • Смягчает катастрофическое забывание

  • Демонстрирует сильное обучение в контексте

  • Достигает передовых результатов в задачах Minecraft

  • Обобщает изученные навыки для новых сред

  1. Клонировать: Клонируйте репозиторий Voyager на GitHub.

  2. Установить зависимости Python: Выполните `pip install -e .` в каталоге проекта.

  3. Установить зависимости Node.js: Перейдите в `voyager/env/mineflayer` и выполните `npm install -g npx` и `npm install`.

  4. Настроить Minecraft: Настройте экземпляр Minecraft и установите необходимые моды Fabric.

  5. Получить ключ API: Получите ключ API OpenAI для доступа к GPT-4.

  6. Инициализировать Voyager: Создайте экземпляр агента Voyager с данными для входа в Azure и ключом API.

  7. Начать обучение: Выполните `voyager.learn()` для начала процесса непрерывного обучения.

  8. Возобновить обучение: Создайте экземпляр Voyager с `ckpt_dir` и `resume=True` для продолжения с контрольной точки.

  • Автономное исследование Minecraft
  • Приобретение и композиция навыков
  • Непрерывное обучение в воплощенном ИИ
  • Декомпозиция и выполнение задач
  • Исследования ИИ в игровых средах
  • Новые открытия и инновации
  • Обобщение возможностей ИИ

Отзывы о Voyager Embodied Agent

Загрузка...

Популярные ИИ-инструменты, похожие на Voyager Embodied Agent

OpenManus-RL

AI-репозитории на GitHub

OpenManus-RL — это проект с открытым исходным кодом, ориентированный на разработку в режиме реального времени для обучения с подкреплением (RL) агентов больших языковых моделей…

Конструкторы AI-агентов
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Проект с открытым исходным кодом, ориентированный на разработку в режиме реального времени для обучения с подкреплением (RL) агентов больших языковых моделей…OpenManus-RL — это проект с открытым исходным кодом, ориентированный на разработку в режиме реального времени для обучения с подкреплением (RL) агентов больших языковых моделей…

Конструкторы AI-агентов
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

MS-Agent

AI-репозитории на GitHub

MS-Agent — это легковесный, расширяемый фреймворк, разработанный для предоставления ИИ-агентам возможностей автономного исследования и выполнения сложных задач. Он поддерживает…

Конструкторы AI-агентов
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Легковесный, расширяемый фреймворк, разработанный для предоставления ИИ-агентам возможностей автономного исследования и выполнения сложных задач. Он поддерживает…MS-Agent — это легковесный, расширяемый фреймворк, разработанный для предоставления ИИ-агентам возможностей автономного исследования и выполнения сложных задач. Он поддерживает…

Конструкторы AI-агентов
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

AIlice

AI-репозитории на GitHub

AIlice — это полностью автономный универсальный ИИ-агент, разработанный для работы как JARVIS. Он использует архитектуру интерактивного дерева вызовов агентов (IACT) для…

Конструкторы AI-агентов
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Полностью автономный универсальный ИИ-агент, разработанный для работы как JARVIS. Он использует архитектуру интерактивного дерева вызовов агентов (IACT) для…AIlice — это полностью автономный универсальный ИИ-агент, разработанный для работы как JARVIS. Он использует архитектуру интерактивного дерева вызовов агентов (IACT) для…

Конструкторы AI-агентов
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

CAMEL Multi-Agent Framework

AI-репозитории на GitHub

CAMEL — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания мультиагентных систем, предназначенный для исследования законов масштабирования ИИ-агентов. Он предоставляет…

Конструкторы AI-агентов
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Фреймворк с открытым исходным кодом для создания мультиагентных систем, предназначенный для исследования законов масштабирования ИИ-агентов. Он предоставляет…CAMEL — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания мультиагентных систем, предназначенный для исследования законов масштабирования ИИ-агентов. Он предоставляет…

Конструкторы AI-агентов
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

Langroid

AI-репозитории на GitHub

Langroid — это Python-фреймворк для создания приложений на базе LLM с использованием парадигмы мультиагентного программирования. Он позволяет разработчикам создавать агентов,…

Конструкторы AI-агентов

№94 в AI-репозитории на GitHub

Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Python-фреймворк для создания приложений на базе LLM с использованием парадигмы мультиагентного программирования. Он позволяет разработчикам создавать агентов,…Langroid — это Python-фреймворк для создания приложений на базе LLM с использованием парадигмы мультиагентного программирования. Он позволяет разработчикам создавать агентов,…

Конструкторы AI-агентов
№94 в AI-репозитории на GitHub

GitHub - microsoft/JARVIS

AI-репозитории на GitHub

JARVIS, разработанная Microsoft, соединяет большие языковые модели (LLM) с сообществом машинного обучения (ML). Она предназначена для исследования общего искусственного интеллекта…

Конструкторы AI-агентов
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

JARVIS, разработанная Microsoft, соединяет большие языковые модели (LLM) с сообществом машинного обучения (ML). Она предназначена для исследования общего искусственного интеллекта…

Конструкторы AI-агентов
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

OpenAI Agents SDK

AI-фреймворки

OpenAI Agents SDK позволяет разработчикам создавать агентные AI-приложения с минимальной сложностью. Он включает набор примитивов для создания агентов, управления задачами и…

Конструкторы AI-агентов
Открыть инструмент

AI-фреймворки

Позволяет разработчикам создавать агентные AI-приложения с минимальной сложностью. Он включает набор примитивов для создания агентов, управления задачами и…OpenAI Agents SDK позволяет разработчикам создавать агентные AI-приложения с минимальной сложностью. Он включает набор примитивов для создания агентов, управления задачами и…

РекомендованоКонструкторы AI-агентов
Топ-50: AI-фреймворки

Letta

ИИ-агенты

Letta — это открытая AI лаборатория, ориентированная на создание интеллектуальных машин, которые учатся на опыте. Они создают агентов с сохранением состояния, которые все…

Конструкторы AI-агентов

№54 в ИИ-агенты

Открыть инструмент

ИИ-агенты

Открытая AI лаборатория, ориентированная на создание интеллектуальных машин, которые учатся на опыте. Они создают агентов с сохранением состояния, которые все…Letta — это открытая AI лаборатория, ориентированная на создание интеллектуальных машин, которые учатся на опыте. Они создают агентов с сохранением состояния, которые все…

РекомендованоКонструкторы AI-агентов
№54 в ИИ-агенты
1 из 8