Better AI Agents Solving MATH Problems | AutoGen MathAgent

Summary

В этом видео представлен новый 'математический агент', который обеспечивает точные решения сложных математических задач. Агент использует два типа промптингов: 'tool using prompt' для использования Python кода и 'problem solving strategy selection prompt', состоящий из трех шагов. В экспериментах агент показал лучшие результаты, особенно в алгебре, где набрал 60%. Также доступны API вызовы Wolfram Alpha для помощи. В видео описывается процесс настройки и использования агента с помощью примеров решений неравенств и систем уравнений.

Takeaways

• 🧠 В видео представлен новый 'математический агент', который может дать более точные решения сложных математических задач.
• 🤖 Математический агент является пользовательским прокси-агентом, который использует более точные запросы для решения задач.
• 🛠️ Агент использует два типа запросов: 'tool using prompt' для использования Python-кода и 'problem solving strategy selection prompt' для выбора стратегии решения.
• 🔢 В процессе решения задачи агент проходит три этапа: попытка решить задачу напрямую с помощью Python, использование внутренней способности рассуждения LM и последовательное решение с помощью Python кода.
• 📊 В экспериментах были представлены четыре способа решения задач, в которых 'математический агент' чаще всего демонстрировал лучшие результаты.
• 🏆 Особенно эффективным оказался 'математический агент' в алгебре, где он победил с 60% результатов.
• 🔧 Для использования 'математического агента' необходимо иметь два файла: основной файл Python и файл конфигурации Open AI в формате JSON.
• 📄 В файле JSON достаточно указать модель и ключ API, также можно добавить базовый URL для использования локального открытого искусственного интеллекта.
• 🔧 В основном Python файле требуется установить библиотеку 'autogen' и настроить конфигурацию с указанием модели и ключа API.
• 👨‍💻 Создается два агента: 'помощник' с настройками для взаимодействия и 'математический пользовательский прокси-агент' с настройками для решения задач.
• 📝 Примеры задач, представленные в видео, включают неравенство и систему уравнений, на которые агент дает ответы в интервальном виде.
• 🔄 Для получения ответа от 'математического агента' необходимо инициировать чат с помощником и передать задачу через параметр 'problem'.

Q & A

Что такое 'математическое агентство' в контексте этого видео?

Математическое агентство в контексте видео - это пользовательский прокси агент, который использует более точные запросы для решения сложных математических задач, разделяя их на этапы и предоставляя лучшие ответы.

Какие два типа запросов используются для помощи математическому агенту?

Два типа запросов, используемых для помощи математическому агенту, это 'tool using prompt', который направляет LM-ассистента использовать Python-код в правильном формате для решения задач, и 'problem solving strategy selection prompt'.

Каковы три этапа в 'problem solving strategy selection prompt'?

Три этапа в 'problem solving strategy selection prompt' включают попытку решить задачу напрямую с помощью Python-программы, если это не возможно, - попытку решить задачу с использованием внутренней разумности LM, и на последнем этапе - пошаговое решение задачи с помощью Python-кода.

Какие результаты экспериментов были получены при использовании математического агента?

При экспериментах были разработаны четыре разных способа решения задач, включая простое использование разумности LM без дополнительных запросов. Математическое агентство проявило лучшие результаты во всех категориях, кроме категорий, где оно заняло второе место.

Какие достижения математическое агентство достигло в алгебре?

В алгебре математическое агентство достигло успеха на 60%, что гораздо лучше, чем другие типы запросов.

Как можно использовать API вызовы из Wolfram Alpha для решения математических задач с помощью агентства?

API вызовы из Wolfram Alpha могут быть использованы для получения дополнительной помощи в решении задач с помощью математического агентства, возможно, интегрируя их с процессом запросов агентства.

Какие два файла необходимы для начала работы с математическим агентством?

Для начала работы с математическим агентством необходим главный Python-файл и файл конфигурации OpenAI в формате JSON.

Что нужно включить в файл конфигурации OpenAI для использования с математическим агентством?

В файл конфигурации OpenAI нужно включить модель и ключ API. Также можно добавить базовый URL и HTTP-URL для использования с открытым исходным лм-софтом или библиотекой.

Как настроить основные параметры в главном Python-файле для работы с математическим агентством?

В главном Python-файле необходимо настроить импорты, использовать автогенерацию, настроить конфигурацию с помощью файла JSON, создать агентов, указать параметры для ассистента и назначить конфигурацию для выполнения кода.

Какие шаги предпринял создатель для решения примера с неравенством с помощью математического агента?

Создатель инициировал чат с ассистентом через математическое прокси-агентство, предоставил задачу, и агентство попыталось решить ее с помощью Python-кода, предоставив ответ в интервальной нотации.

Какие шаги были предприняты для решения примера с системой уравнений?

Для решения примера с системой уравнений математическое агентство также решило задачу с помощью Python-кода, предоставив значение x - Y, равное -48.