清华开源通用智能体XAgent，登上GitHub热榜
XAgent的GitHub链接：https://github.com/OpenBMB/XAgent
各种任务都能做，让它使用python来分析给定的数据，分分钟搞定：
可以看出， XAgent在解答问题时，会进行逐段的解答，这就是专为它而设计的双循环机制。
在这样的设计下， XAgent具有极高的自治能力，在执行复杂的任务时“得心应手”，并且具有较高的安全性。
在所有的基准测试中， XAgent的性能都远远超过了 AutoGPT和GPT-4。
通过向 XAgent上载数据包，由 XAgent对数据进行分析和产生报告， XAgent可以很快地把这个任务分成四个部分：数据理解， Python环境的验证，数据分析的编写，报告的编写。
最后绘制出来的图是这样的：
请 XAgent给朋友们推荐几家不错的餐馆，但是这一次，他们没有详细说明。当 XAgent发现信息不够充分的时候，它立即启动了“求助于人”的功能，让使用者可以选择自己的喜好，比如自己的喜好、预算、口味等等。
这样一来， XAgent就可以根据自己的喜好，为每个餐厅制定一张个性化的推荐列表。
这样，用户就可以通过增加新的工具，来提升自己的实力，甚至创造出一个新的自己。
在此基础上，开发人员还对基于GPT-4开发的 XAgent做了一系列的评测，主要是检验 XAgent的推理、计划以及使用外部工具的能力。
1、在 FreshQA和 HotpotQA上对网页的自动问答功能进行了测试；
2、在 MBPP平台上进行 Python编程能力的测试；
3、运用 MATH软件进行学生的数学推理能力测试；
以下是与原版GPT-4的比较，XAgent全面优于GPT-4：
考虑到缺少适合 AI Agent的高质量标杆，开发人员还设计了50条人工指令，将其划分为“检索报告”、“编程与开发”、“数据分析”、“数学辅助”五大类。
在此基础上，我们邀请一些专家对 Xagent和 AutoGPT的输出进行评价。
结果XAgent全面取胜，不仅在传统的AI基准测试中表现出色，而且还在处理复杂指令方面表现出卓越的适应性、效率和精度。
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