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Kai Mei, Xi Zhu, Wujiang Xu, Wenyue Hua, Mingyu Jin, Zelong Li, Shuyuan Xu, Ruosong Ye, Yingqiang Ge, Yongfeng Zhang
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Este artículo propone la arquitectura AIOS para abordar los desafíos de gestión de recursos de agentes inteligentes basados en modelos de lenguaje a gran escala (LLM). AIOS introduce un kernel que aísla los servicios y recursos específicos de LLM de las aplicaciones del agente, solucionando así los problemas de asignación y utilización ineficientes de recursos causados por el acceso sin restricciones a LLM y a los recursos de las herramientas. El kernel proporciona servicios esenciales como programación, gestión de contexto, gestión de memoria, gestión de almacenamiento y control de acceso, y se proporciona el SDK de AIOS para facilitar su uso. Los resultados experimentales demuestran que AIOS puede mejorar la velocidad de ejecución de agentes creados con diversos frameworks de agentes hasta 2,1 veces. El código fuente está disponible en GitHub.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Proponer un método eficiente de gestión y utilización de recursos para agentes basados en LLM.
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La arquitectura AIOS mejora la velocidad de ejecución del agente (hasta 2,1x)
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Proporciona compatibilidad con varios marcos de agentes (AIOS SDK)
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Activar la investigación y el desarrollo mediante la divulgación de código abierto
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Limitations:
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Se necesita una mayor verificación de la escalabilidad y estabilidad de AIOS.
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Se necesita más investigación sobre la compatibilidad con varios LLM y herramientas.
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Se requiere evaluación del desempeño en entornos complejos reales.
