Our Transformers Code Agent beats the GAIA benchmark!

发表于 2024年7月1日
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简要概括

经过一些实验,我们对 Transformers 智能体构建智能体系统的性能印象深刻,因此我们想看看它有多好!我们使用一个 用库构建的代码智能体 在 GAIA 基准上进行测试,这可以说是最困难、最全面的智能体基准测试……最终我们取得了第一名的成绩!

GAIA: 一个严苛的智能体基准

什么是智能体?

一句话: 智能体是基于大语言模型 (LLM) 的系统,可以根据当前用例的需要调用外部工具,也可以不调用,并根据 LLM 的输出进行后续步骤的迭代。工具可以包括从 Web 搜索 API 到 Python 解释器的任何东西。

形象类比: 所有程序都可以描述为图表。先做 A,再做 B。If/else 分支是图中的岔路口,但它们不会改变图的结构。我们将 智能体 定义为: LLM 输出将改变图结构的系统。智能体决定调用工具 A 或工具 B 或不调用任何工具,它决定是否再运行一步: 这些都会改变图的结构。您可以将 LLM 集成到一个固定的工作流中,比如在 LLM judge 中,但这并不是一个智能体系统,因为 LLM 的输出不会改变图的结构。

下面是两个执行 检索增强生成 的不同系统的插图: 一个是经典的,其图结构是固定的。但另一个是智能体的,图中的一个循环可以根据需要重复。

Classical vs Agentic RAG

智能体系统赋予大语言模型 (LLM) 超能力。详情请阅读 我们早期关于 Transformers Agents 2.0 发布的博客

GAIA 是智能体最全面的基准测试。GAIA 中的问题非常难,突出了基于 LLM 的系统的某些困难。

以下是一个棘手问题的例子:

在 2008 年的画作《乌兹别克斯坦的刺绣》中展示的水果中,哪些是 1949 年 10 月海洋班轮早餐菜单的一部分,该班轮后来作为电影《最后的航程》的漂浮道具使用?请将这些水果按逗号分隔的列表给出,并根据它们在画作中的排列顺时针顺序,从 12 点位置开始。使用每种水果的复数形式。

你可以看到这个问题涉及几个难点:

  • 以约束格式回答。
  • 多模态能力,需要从图像中读取水果。
  • 需要收集多个信息,有些信息依赖于其他信息:
    • 图片中的水果
    • 用作《最后的航程》漂浮道具的海洋班轮的身份
    • 上述海洋班轮 1949 年 10 月的早餐菜单
  • 上述内容迫使正确的解决路径使用几个链式步骤。

解决这个问题需要高水平的计划能力和严格的执行力,这恰恰是 LLM 难以应对的两个领域。

因此,它是测试智能体系统的绝佳测试集!

在 GAIA 的 公开排行榜 上,GPT-4-Turbo 的平均成绩不到 7%。最高的提交是一种基于 Autogen 的解决方案,使用了复杂的多智能体系统并利用 OpenAI 的工具调用功能,达到了 40%。

下面让我们继续 🥊

Let's fight

构建合适的工具 🛠️

我们使用了三种主要工具来解决 GAIA 问题:

a. 网页浏览器

对于网页浏览,我们主要复用了 Autogen 团队的提交 中的 Markdown 网页浏览器。它包含一个存储当前浏览器状态的 Browser 类,以及几个用于网页导航的工具,如 visit_pagepage_downfind_in_page 。这个工具返回当前视口的 Markdown 表示。与其他解决方案 (如截屏并使用视觉模型) 相比,使用 Markdown 极大地压缩了网页信息,这可能会导致一些遗漏。然而,我们发现该工具整体表现良好,且使用和编辑都不复杂。

注意: 我们认为,将来改进这个工具的一个好方法是使用 selenium 包加载页面,而不是使用 requests。这将允许我们加载 JavaScript (许多页面在没有 JavaScript 的情况下无法正常加载) 并接受 cookies 以访问某些页面。

b. 文件检查器

许多 GAIA 问题依赖于各种类型的附件文件,如 .xls.mp3.pdf 等。这些文件需要被正确解析。我们再次使用了 Autogen 的工具,因为它们非常有效。

非常感谢 Autogen 团队开源他们的工作。使用这些工具使我们的开发过程加快了几周!🤗

c. 代码解释器

我们不需要这个工具,因为我们的智能体自然会生成并执行 Python 代码: 详见下文。

代码智能体 🧑‍💻

为什么选择代码智能体?

Wang et al. (2024) 所示,让智能体以代码形式表达其操作比使用类似 JSON 的字典输出有几个优势。对我们来说,主要优势是 代码是表达复杂操作序列的非常优化的方式。可以说,如果有比我们现有编程语言更好地严格表达详细操作的方法,它将成为一种新的编程语言!

考虑他们论文中给出的这个例子:

Code agents are just more intuitive than JSON

它突出了使用代码的几个优点:

  • 代码操作比 JSON 简洁得多
    • 需要运行 4 个并行的 5 个连续操作流?在 JSON 中,你需要生成 20 个 JSON blob,每个在其独立的步骤中; 而在代码中,这只需 1 步。
    • 平均而言,论文显示代码操作需要比 JSON 少 30% 的步骤,这相当于生成的 tokens 减少了 30%。由于 LLM 调用通常是智能体系统的主要成本,这意味着你的智能体系统运行成本减少了约 30%。
  • 代码允许重用常见库中的工具
  • 使用代码在基准测试中表现更好,原因有二:
    • 它是一种更直观的表达操作的方式
    • LLM 的训练数据中有大量代码,这可能使它们在编写代码方面比编写 JSON 更流畅。

我们在 agent_reasoning_benchmark 上的实验中证实了这些点。

在我们最近的构建 Transformers 智能体的实验中,我们还观察到了一些额外的优势:

  • 在代码中存储一个命名变量要容易得多。例如,需要存储一个由工具生成的岩石图像以供以后使用?
    • 在代码中没有问题: 使用 “rock_image = image_generation_tool(“A picture of a rock”)” 将变量存储在你的变量字典中的 “rock_image” 键下。之后 LLM 可以通过再次引用 “rock_image” 来在任何代码块中使用其值。
    • 在 JSON 中,你需要做一些复杂的操作来创建一个名称来存储这个图像,以便 LLM 以后知道如何再次访问它。例如,将图像生成工具的任何输出保存为 “image_{i}.png”,并相信 LLM 稍后会理解 image_4.png 是内存中之前调用工具的输出?或者让 LLM 也输出一个 “output_name” 键来选择存储变量的名称,从而使你的操作 JSON 的结构复杂化?
  • 智能体日志可读性大大提高。

Transformers 智能体的 CodeAgent 实现

LLM 生成的代码直接执行可能非常不安全。如果你让 LLM 编写和执行没有防护措施的代码,它可能会产生任何幻觉: 例如,它可能认为所有你的个人文件需要被《沙丘》的传说副本覆盖,或者认为你唱《冰雪奇缘》主题曲的音频需要分享到你的博客上!

所以对于我们的智能体,我们必须使代码执行安全。通常的方法是自上而下: “使用一个功能齐全的 Python 解释器,但禁止某些操作”。

为了更安全,我们选择了相反的方法, 从头开始构建一个 LLM 安全的 Python 解释器。给定 LLM 提供的 Python 代码块,我们的解释器从 Python 模块 ast 提供的 抽象语法树表示 开始。它按树结构逐个执行节点,并在遇到任何未明确授权的操作时停止。

例如,一个 import 语句首先会检查导入是否在用户定义的 authorized_imports 列表中明确提及: 如果没有,则不执行。我们包括了一份默认的 Python 内置标准函数列表,如 printrange 。任何在此列表之外的内容都不会执行,除非用户明确授权。例如, open (如 with open("path.txt", "w") as file: ) 不被授权。

遇到函数调用 ( ast.Call ) 时,如果函数名是用户定义的工具之一,则工具会被调用并传递调用参数。如果是先前定义并允许的其他函数,则正常运行。

我们还做了几个调整以帮助 LLM 使用解释器:

  • 我们限制执行操作的数量以防止 LLM 生成的代码中出现无限循环: 每次操作时计数器增加,如果达到一定阈值则中断执行。
  • 我们限制打印输出的行数,以避免用垃圾填满 LLM 的上下文长度。例如,如果 LLM 读取一个 100 万行的文本文件并决定打印每一行,那么在某个点上这个输出会被截断,以防止智能体内存爆炸。

基础多智能体协调

网页浏览是一项非常上下文丰富的活动,但大多数检索到的上下文实际上是无用的。例如,在上面的 GAIA 问题中,唯一重要的信息是获取画作《乌兹别克斯坦的刺绣》的图像。周围的内容,比如我们找到它的博客内容,通常对解决更广泛的任务无用。

为了解决这个问题,使用多智能体步骤是有意义的!例如,我们可以创建一个管理智能体和一个网页搜索智能体。管理智能体应解决高级任务,并分配具体的网页搜索任务给网页搜索智能体。网页搜索智能体应仅返回有用的搜索结果,以避免管理智能体被无用信息干扰。

我们在工作流程中创建了这种多智能体协调:

  • 顶级智能体是一个 ReactCodeAgent。它天生处理代码,因为它的操作是用 Python 编写和执行的。它可以访问以下工具:
    • file_inspector 读取文本文件,带有一个可选的 question 参数,以便根据内容只返回对特定问题的答案,而不是整个文件内容。
    • visualizer 专门回答有关图像的问题。
    • search_agent 浏览网页。更具体地说,这个工具只是一个网页搜索智能体的包装器,这是一个 JSON 智能体 (JSON 在严格的顺序任务中仍然表现良好,比如网页浏览,其中你向下滚动,然后导航到新页面,等等)。这个智能体可以访问网页浏览工具:
      • informational_web_search
      • page_down
      • find_in_page
      • …… (完整列表 在这行)

将智能体作为工具嵌入是一种简单的多智能体协调方法,但我们想看看它能走多远——结果它能走得相当远!

规划组件 🗺️

目前有 乱糟糟的一堆 规划策略,所以我们选择了一个相对简单的预先计划工作流程。每隔 N 步,我们生成两件事情:

  • 我们已知或可以从上下文中推导出的事实摘要和需要发现的事实
  • 基于新观察和上述事实摘要,逐步制定解决任务的计划

可以调整参数 N 以在目标用例中获得更好的性能: 我们为管理智能体选择了 N=2,为网页搜索智能体选择了 N=5。

一个有趣的发现是,如果我们不提供计划的先前版本作为输入,得分会提高。直观的解释是,LLM 通常对上下文中任何相关信息有强烈的偏向。如果提示中存在先前版本的计划,LLM 可能会大量重复使用它,而不是在需要时重新评估方法并重新生成计划。

然后,将事实摘要和计划用作额外的上下文来生成下一步操作。规划通过在 LLM 面前展示实现目标的所有步骤和当前状态,鼓励 LLM 选择更好的路径。

结果 🏅

这是我们提交的最终代码

我们在验证集上得到了 44.2% 的成绩: 这意味着 Transformers 智能体的 ReactCodeAgent 现在总体排名第一,比第二名高出 4 分! 在测试集中,我们得到了 33.3% 的成绩,排名第二,超过了微软 Autogen 的提交,并且在硬核的第 3 级问题中获得了最高平均分。

 我们做到了!

这是一个支持 代码操作效果更好 的数据点。鉴于其效率,我们认为代码操作很快将取代 JSON/OAI 格式,成为智能体记录其操作的标准。

据我们所知,LangChain 和 LlamaIndex 不支持代码操作,微软的 Autogen 对代码操作有一些支持 (在 docker 容器中执行代码),但它看起来是 JSON 操作的附属品。因此,Transformers Agents 是唯一将这种格式作为核心的库!

下一步

希望你喜欢阅读这篇博客!工作才刚刚开始,我们将继续改进 Transformers Agents,从多个方面入手:

  • LLM 引擎: 我们的提交使用了 GPT-4o (不幸的是), 没有任何微调。我们的假设是,使用经过微调的 OS 模型可以消除解析错误,并获得更高的分数!
  • 多智能体协调: 我们的协调方式较为简单,通过更无缝的协调,我们可能会取得更大的进展!
  • 网页浏览器工具: 使用 selenium 包,我们可以拥有一个通过 cookie 横幅并加载 JavaScript 的网页浏览器,从而读取许多当前无法访问的页面。
  • 进一步改进规划: 我们正在进行一些消融测试,采用文献中的其他选项,看看哪种方法效果最好。我们计划尝试现有组件的替代实现以及一些新组件。当我们有更多见解时,会发布我们的更新!

请在未来几个月关注 Transformers Agents!🚀

现在我们已经建立了智能体的内部专业知识,欢迎随时联系我们的用例,我们将很乐意提供帮助!🤝