快手Agents系统、模型、数据全部开源！

快手联合哈尔滨工业大学研发的「KwaiAgents」，使7B/13B模型也能达到超越GPT-3.5的效果，并且这些系统、模型、数据、评测都开源了！

• 技术报告：https://arxiv.org/abs/2312.04889
• 项目主页：https://github.com/KwaiKEG/KwaiAgents

1. 系统（KAgentSys-Lite）：轻量级 AI Agents 系统，并配备事实、时效性工具集；
2. 模型（KAgentLMs）：Meta-Agent Tuning 后，具有 Agents 通用能力的系列大模型及其训练数据；
3. 评测（KAgentBench）：开箱即用的 Agent 能力自动化评测 Benchmark 与人工评测结果。

1. 记忆机制：包含知识库、对话、任务历史三类记忆，依托于混合向量检索、关键词检索等技术的检索框架，在每一次规划路径中检索所需的信息。
2. 工具集：包含事实性增强工具集，异构的搜索和浏览机制能够汇集网页、文本百科、视频百科等多个来源的知识；包含日历、节日、时间差、天气等常见的时效性增强工具集。
3. 自动化 Loop：在一轮对话中，用户会给予一个问题，可选知识库及额外人设整体进行输入，系统会先进行记忆的更新和检索，再调用大模型进行任务的规划，如果需要调用工具则进行调用，如果不用则进入总结阶段，大模型综合历史的信息给出符合预期的回答。

1. 模板生成阶段：通过设计 Meta-Agent，对特定问题集合，生成实例化的 Agent Prompt 模板（上右图为一个例子）候选；并在相同的实验环境下，生成模板产出的候选结果，与开源模板（如 ReAct，AutoGPT 等）产出的高置信结果，用打分模型进行对比打分，从而筛选出高质量的 Agent Prompt 模板库。通过引入这些多元的模板，能够显著降低模型微调时对模板的依赖，提纯更本质的 Agents 在任务规划、工具使用、反思等能力，从而提高模型的泛化性和有效性。
2. 指令微调阶段：基于上万的模板，构建了超过 20 万的 Agent 调优指令微调数据。团队调优了一些热门开源模型如 Qwen-7B、Baichuan2-13B 等，供大家使用和参考，后续还会陆续放出其他热门模型。