Der Quen Agent ist ein neuer und fortschrittlicher KI-Agenten-Framework, das auf dem Quen 2 Large Language Model aufbaut. Es integriert mehrere leistungsfähige Funktionen, darunter Funktionsaufrufe, Code-Interpreter, Retrieval Augmented Generation (RAG) und eine Chrome-Erweiterung.

Dieses Framework zielt darauf ab, anspruchsvolle KI-Agenten zu schaffen, die andere Multi-Agenten-Systeme übertreffen können. Ein Schlüsselmerkmal des Quen Agents ist seine Fähigkeit, komplexe Aufgaben mit einer großen Kontextgröße zu bewältigen. Das Framework konnte Dokumente mit bis zu 1 Million Token verstehen und damit die Leistung von RAG und nativen Langkontext-Modellen übertreffen.

Der Quen Agent verwendet einen vierstufigen Ansatz, um das Large Language Model von einer 8K-Kontextgröße auf einen Millionen-Token-Kontext zu verallgemeinern:

1. Initiales Modell: Das Framework startet mit einem schwachen 8K-Kontext-Chatmodell.
2. Agenten-Entwicklung: Das Modell wird verwendet, um einen relativ starken Agenten aufzubauen, der mit dem 1-Millionen-Token-Kontext umgehen kann.
3. Datensynthese: Der Agent wird verwendet, um hochwertige Feinabstimmungsdaten zu synthetisieren, wobei eine automatische Filterung zur Qualitätssicherung erfolgt.
4. Modell-Feinabstimmung: Die synthetischen Daten werden verwendet, um ein vortrainiertes Modell feinabzustimmen, was zu einem starken 1-Millionen-Token-Chatbot führt.

Die Fähigkeiten des Quen Agents sind in drei Komplexitätsstufen organisiert:

1. Retrieval Augmented Generation (RAG): Dies ist ein einfacher Ansatz, der 1-Millionen-Token-Kontexte verarbeitet, indem er sie in kürzere Chunks unterteilt und die relevantesten innerhalb des 8K-Kontexts beibehält.
2. Chunk-für-Chunk-Lesen: Diese Brute-Force-Strategie überprüft jeden 512-Token-Chunk auf Relevanz für die Abfrage, ruft die relevantesten Chunks ab und generiert die endgültige Antwort.
3. Schritt-für-Schritt-Reasoning: Dieser Ansatz verwendet Multi-Hop-Reasoning und Tool-Calling-Agenten, um komplexe Fragen zu beantworten, die ein Verständnis über mehrere Schritte hinweg erfordern.

Die beeindruckende Leistung des Quen Agents und seine Fähigkeit, Langkontext-Aufgaben zu bewältigen, machen ihn zu einem leistungsfähigen Open-Source-KI-Agenten-Framework. Entwickler können mit dem Quen Agent loslegen, indem sie das Framework von der Pi-Website installieren und den verfügbaren Tutorials folgen, um ihre eigenen Agenten einzusetzen und das Quen 2 Large Language Model zu nutzen.