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近日消息，面壁智能携手清华大学自然语言处理实验室共同推出了一项创新研究成果——GitAgent。这是一款具有开创性意义的大模型智能体应用框架，其独特之处在于能够实现自主扩展工具箱功能。
在GitAgent的驱动下，大模型智能体具备了从全球知名开源社区GitHub上自主搜索、学习并集成各类工具集合的能力，从而得以针对各种复杂多变的任务需求迅速进行适应和优化。此举不仅极大地拓宽了大模型智能体的应用领域与解决实际问题的能力，也预示着人工智能技术在自我进化和持续学习方面取得了新的突破。
GitAgent 的工具箱扩充过程包括搜索、配置、应用和存储四个阶段。在搜索阶段，GitAgent 会在 GitHub 上搜索适合用户需求的仓库，并判断仓库是否能用来解决问题。在配置阶段，GitAgent 会根据仓库的 README 文件执行配置命令，还可以通过学习人类经验来解决问题。
在应用阶段，GitAgent 使用配置好的仓库来解决用户需求，如果仓库没有清晰的使用入口，GitAgent 还可以通过学习人类经验来解决问题。在存储阶段，GitAgent 将配置好的仓库及其执行环境存储下来，以便未来使用。
研究团队通过案例展示了 GitAgent 的应用，包括 Qlib 搜索、Bringing-Old-Photos-Back-to-Life 配置和 Sniffles 应用。通过 GitAgent，可以灵活选择不同的搜索策略，并能够熟练处理配置和应用阶段中的各种问题。
GitAgent 的发布拓展了大模型智能体的能力边界，使其可以自主扩展工具箱，从而更好地应对复杂任务需求。这一研究成果有望推动大模型智能体技术的发展，帮助人类实现更加多样更加复杂的任务需求。
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