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Kai Mei, Xi Zhu, Wujiang Xu, Wenyue Hua, Mingyu Jin, Zelong Li, Shuyuan Xu, Ruosong Ye, Yingqiang Ge, Yongfeng Zhang
Contour
Cet article propose l'architecture AIOS (AIOS) pour répondre aux défis de gestion des ressources des agents intelligents basés sur des modèles de langage à grande échelle (LLM). AIOS introduit un noyau qui isole les services et ressources spécifiques aux LLM des applications agent, résolvant ainsi les problèmes d'allocation et d'utilisation inefficaces des ressources causés par un accès illimité aux ressources des LLM et des outils. Le noyau fournit des services essentiels tels que la planification, la gestion du contexte, la gestion de la mémoire, la gestion du stockage et le contrôle d'accès. Le SDK AIOS est fourni pour une utilisation simplifiée. Les résultats expérimentaux démontrent qu'AIOS peut améliorer jusqu'à 2,1 fois la vitesse d'exécution des agents créés avec divers frameworks d'agents. Le code source est disponible sur GitHub.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways :
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Proposer une méthode efficace de gestion et d'utilisation des ressources pour les agents basés sur LLM.
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L'architecture AIOS améliore la vitesse d'exécution des agents (jusqu'à 2,1x)
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Assure la compatibilité avec divers frameworks d'agents (AIOS SDK)
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Activer la recherche et le développement grâce à la divulgation de sources ouvertes
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Limitations:
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Une vérification supplémentaire de l’évolutivité et de la stabilité d’AIOS est nécessaire.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur la compatibilité avec divers LLM et outils.
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Une évaluation des performances dans des environnements réels et complexes est nécessaire.
