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Actuellement, les agents d’IA sont capables d’invoquer des outils et de planifier des tâches complexes avec flexibilité, mais l’évolution continue de leurs capacités dépend de l’accumulation et du transfert de compétences d’agent. En raison de l’absence d’un mécanisme systématique d’accumulation et de partage des compétences, les agents doivent encore apprendre à partir de zéro, par essais et erreurs dans différents environnements, tombant à plusieurs reprises dans les mêmes pièges, même lorsque des problèmes similaires ont été résolus depuis longtemps. Bien que les modèles de base généraux fournissent des capacités de base, ils n’ont pas formé de structures de compétences réutilisables et spécifiques à un domaine, ce qui oblige chaque agent à créer de manière répétée des expériences similaires dans des contextes isolés.
SkillNet est une base de connaissances de compétences agentiques à grande échelle conçue précisément pour résoudre ce dilemme. Il consolide des expériences pratiques dispersées dans un réseau de connaissances structuré qui est calculable, récupérable et composable. De cette manière, les agents peuvent parcourir des connaissances dans un domaine spécifique, comme consulter une carte (comprendre quelles connaissances professionnelles sont nécessaires, quels outils spécialisés utiliser et quels parcours de compétences suivre), permettant ainsi un partage efficace des compétences et un transfert rapide. Les résultats expérimentaux préliminaires montrent que l'intégration des compétences pertinentes de SkillNet permet d'obtenir des améliorations de performances d'environ 10 à 30 points de pourcentage sur des références courantes telles que ALFWorld, WebShop et ScienceWorld.
Actuellement, SkillNet couvre plusieurs domaines, notamment la science, l'ingénierie et la création, contenant plus de 200 000 compétences, à partir desquelles plus de 150 000 nœuds de compétences de haute qualité ont été sélectionnés. Cette version fournit non seulement des téléchargements complets des ressources de compétences, mais introduit également une bibliothèque Python prête à l'emploi, aidant les chercheurs et les développeurs dans une intégration et une expérimentation rapides. Vous pouvez l'utiliser viapip installer Skillnet-ai.
Page d'accueil officielle de SkillNet : http://skillnet.openkg.cn/SkillNet Référentiel : https://github.com/zjunlp/SkillNet
L’histoire du développement de l’IA est essentiellement une histoire d’exploration de la représentation, de la compréhension et de l’utilisation des connaissances. Ce processus peut être divisé en trois étapes :
Connaissance textuelle : la connaissance existe sous forme de texte non structuré avec une large couverture mais une sémanti...
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