Better AI Agents Solving MATH Problems | AutoGen MathAgent

Summary

本视频介绍了一种名为“数学代理”的自定义用户代理，旨在提供更准确的解决方案和更优质的回应，以应对更复杂的数学问题。通过改进的提示和一系列策略，包括利用Python代码直接解决问题、依赖LM的内在推理能力，以及分步使用Python代码，数学代理展示了其高效解决问题的能力。视频还演示了如何设置和使用这个代理，包括配置文件和Python文件的创建，以及通过具体数学问题的示例，展现了其实际应用效果。最后，视频作者承诺本月每天发布视频，鼓励观众留下任何问题或评论。

Takeaways

• 📚 视频介绍了一个名为“数学代理”的自定义用户代理，能够提供更准确的解决方案和响应更复杂的数学问题。
• 🔍 该代理使用两种不同的提示方式：工具使用提示和问题解决策略选择提示，以提高解题能力。
• 🐍 首选解决方案是直接用Python编程解决问题，如果不行，再尝试用LLM的内在推理能力或分步骤Python代码解决。
• 📈 实验结果显示，与其他提示方式相比，MathChat代理在大多数类别中表现更好，特别是在代数方面以60%的胜率领先。
• 🌐 提到了使用Wolfram Alpha的API调用来辅助解决数学问题。
• 💻 实现需要两个文件：主Python文件和一个OpenAI配置的JSON文件，后者包含模型和API密钥信息。
• 🔧 强调了使用Autogen库进行环境配置，包括安装指令和配置过程。
• 🤖 介绍了自定义代理“数学用户代理”的设置，包括如何配置代码执行和处理人类输入。
• 🧮 展示了使用数学代理处理不等式和系统方程问题的示例，包括如何表达结果和解题过程。
• 📅 视频制作者承诺本月每天制作视频，鼓励观众留言提问或评论，增加了与观众的互动。

Q & A

数学代理人工智能代理是如何帮助解决更复杂的数学问题的?

数学代理人工智能代理使用一系列更好的提示,包括工具使用提示和问题解决策略选择提示,这可以帮助它分解并更好地解决更复杂的数学问题。

实验中比较了哪几种解决数学问题的方法?

实验中比较了四种方法:1)直接使用LM的推理能力;2)使用工具使用提示;3)使用问题解决策略选择提示;4)数学代理人工智能代理。结果显示数学代理人工智能代理的表现最好。

数学代理人工智能代理在什么情况下会尝试使用Python代码来解决问题?

当它认为可以直接用Python程序来解决问题时,会首先尝试使用Python代码来解决。如果它认为无法直接解决,则会尝试其它策略。

我们如何实现一个类似的数学代理人工智能代理?

我们需要一个主Python文件和一个OpenAI配置文件。主Python文件中导入autogen,定义配置和代理,然后让代理启动并提出数学问题。OpenAI配置文件中指定模型和API密钥。

视频中展示的两个数学问题答案是否正确?

视频中不确定这两个数学问题的答案是否正确,需要请教专业的数学知识来验证数学代理人工智能代理给出的答案。

数学代理人工智能代理解决问题的四步过程是什么?

四步过程包括:1) 尝试用Python程序直接解决问题;2) 尝试只用LM的推理能力解决;3) 如果前两步不行,则尝试分步用Python代码解决;4) 如果都不行,才让assistant agent介入帮助。

这个数学代理人工智能代理的局限性是什么?

它并不能保证给出的所有数学问题答案都是正确的。对非常复杂的数学问题,其解决能力也可能有限。需要人工验证其给出的解决方案。

我们如何对这个数学代理人工智能代理进行改进?

我们可以结合更先进的符号推理系统来增强其对数学问题的理解和表达能力。也可以加入更大规模预训练的数学知识图谱来增强其数字推理能力。

这个视频中使用的Python库autogen有什么主要功能?

autogen库可以便捷地创建使用OpenAI API的助手代理和定制代理,通过Python代码就可以实现人机交互。

如果不使用OpenAI模型,我们可以用什么开源LM来实现类似的数学代理功能?

可以使用一些开源的大型语言模型实现类似功能,比如Anthropic的Claude,Cohere的Fornax等。需要自行训练数学领域的模型。