NOTES

• Agent Workflow Memory

  Agents die aus Erfahrungen lernen um Workflows zu extrahieren

• Building Effective Agents

  Workflow Typen um einfache & effektive Agents zu bauen

• Cognitive Architectures for Language Agents

  Terminologien und Framework für einheitliche Sprachagenten

• HuggingGPT

  Nutzung von LLMs als Controller zur Steuerung von KI-Modellen

• Voyager

  Agent der selbstständig Minecraft erkundet, Fähigkeiten erwirbt und Entdeckungen macht

• MemGpt

  LLM-System mit hierarchischem Speichersystem zur Kontextfensterverwaltung

• react reasoning & acting

  Methode, die Reasoning (Denken) und Acting (Handeln) in LLMs kombiniert um Aufgaben besser lösen zu können

• swe-bench

  Die Hauptidee ist es, einen realistischen Benchmark für Coding-Aufgaben zu entwickeln, der real-world Software-Engineering-Probleme aus GitHub-Repositories abbildet. Anders als bisherige Coding-Benchmarks, die meist einfache, isolierte Programmieraufgaben umfassen, zielt swe darauf ab, die Fähigkeiten von LLMs in komplexeren, kontextreichen Software-Entwicklungsszenarien zu testen.