TinyAgent

TinyAgent旨在通过在边缘设备上部署的小型语言模型（SLMs），实现复杂的推理和功能调用能力。这种方法克服了传统大规模语言模型（LLMs）如GPT-4和Gemini-1.5在隐私、连接性和延迟方面的挑战。TinyAgent通过高质量的数据训练专用的SLMs，并专注于功能调用，利用LLMCompiler进行实现。TinyAgent的一个主要应用是与各种MacOS应用程序交互，帮助用户完成诸如撰写邮件、管理联系人、安排日程和组织Zoom会议等日常任务。

TinyAgent的使用场景

1. 邮件管理

   • 撰写新邮件、回复邮件、转发邮件。

2. 联系人管理

   • 检索电话和电子邮件地址。

3. 短信发送

   • 发送短信给联系人。

4. 日历事件

   • 创建并管理日历事件。

5. 地图服务

   • 在Apple Maps中查找方向或位置。

6. 笔记管理

   • 创建、打开和附加笔记内容。

7. 文件管理

   • 打开和阅读文件，生成PDF文档摘要。

8. 提醒

   • 设置各种活动或任务的提醒。

9. Zoom会议

   • 安排和组织Zoom会议。

10. 自定义指令

    • 为TinyAgent编写和配置特定指令。

核心功能

• 子代理（Sub-Agents）：根据任务的复杂性，TinyAgent可以调度不同的专业化或更小型的语言模型完成任务。
• ToolRAG：在面临复杂任务时，TinyAgent使用ToolRAG来检索最佳的工具和示例，显著提高准确性。
• 语音指令：通过OpenAI Whisper API或本地whisper.cpp部署接受语音指令。

模型部署选项

• OpenAI：需要提供OpenAI API密钥和使用的模型。
• Azure：需要提供部署名称和端点信息。
• 本地模型：可以使用LMStudio或llama.cpp服务本地模型部署。

TinyAgent还提供了定制化功能，允许用户添加自定义工具和子代理，并可以通过编程方式与TinyAgent互动。这些特性使得TinyAgent成为一个灵活且高效的边缘计算解决方案。