hankbesser/recursive-agents
🏗️ Frameworkhankbesser
पारदर्शी और पुनरावर्ती तर्क प्रक्रियाओं के माध्यम से LLMs को स्वयं को बेहतर बनाने में सक्षम बनाने वाला मेटा-फ्रेमवर्क।
recursive-agents फ्रेमवर्क ऐसे LLM एजेंट बनाने के लिए एक नवीन आर्किटेक्चर पेश करता है जो स्थिर नहीं हैं, बल्कि पुनरावर्ती स्व-सुधार में सक्षम हैं। LangChain के ऊपर निर्मित, यह फ्रेमवर्क एक पुनरावर्ती लूप लागू करता है जहाँ एजेंट के आउटपुट को मूल्यांकन और सुधार के लिए उसकी अपनी तर्क प्रक्रिया में वापस फीड किया जाता है। यह मेटा-फ्रेमवर्क दृष्टिकोण उन जटिल कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जहाँ सिंगल-पास जनरेशन पर्याप्त नहीं है। प्रमुख तकनीकी विशेषताओं में एक मॉड्यूलर डिज़ाइन शामिल है जो कस्टम मूल्यांकन मानदंडों का समर्थन करता है, पुनरावर्ती चरणों की पारदर्शी लॉगिंग, और मानक LLM प्रदाताओं के साथ एकीकरण। तर्क प्रक्रिया को स्पष्ट और पुनरावर्ती बनाकर, डेवलपर्स एजेंट के व्यवहार को अधिक प्रभावी ढंग से डीबग कर सकते हैं और बहु-चरणीय तर्क परिदृश्यों में उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। यह प्रोजेक्ट स्व-सुधार पैटर्न और पुनरावर्ती प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के साथ प्रयोग करने के लिए एक सैंडबॉक्स के रूप में कार्य करता है, जो उत्पादन-तैयार पायथन कोड में 'थॉट-लूप' आर्किटेक्चर को लागू करने का एक संरचित तरीका प्रदान करता है।
💡मुख्य बातें
- ├─पुनरावर्ती स्व-सुधार लूप
- ├─पारदर्शी तर्क लॉग
- └─LangChain-आधारित आर्किटेक्चर
🎯के लिए
- ├─AI शोधकर्ता
- └─LLM एप्लिकेशन डेवलपर्स