原贴链接

我最近对本地大语言模型很感兴趣。自然地，我想知道如果让两个具有不同系统提示的大语言模型相互对话会发生什么。这最终促使我编写了这个项目。我真的对它现在的样子感到非常自豪。这是一个命令行界面（CLI）应用程序，但我在用户界面（UI）上花了很多功夫。项目链接：https://github.com/famiu/llm_conversation。欢迎查看，如果喜欢的话请给个星。使用正确的系统提示可以得到一些非常有趣的交互。

讨论总结

原帖作者创建了一个让两个本地大型语言模型（LLM）对话的程序，在Reddit上分享后引发了众多讨论。评论者们的话题涵盖多个方面，有表示尝试该程序的，有提出程序改进建议的，也有分享自己相关项目经历的，还有对程序功能进行探索性提问的，整体讨论氛围积极且充满技术交流氛围。

主要观点

  1. 👍 对原帖项目表示喜爱并打算尝试
    • 支持理由：原帖项目具有创新性，能产生有趣的对话内容。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 建议程序使用结构化输出代替关键字
    • 正方观点：可以提高程序效率和稳定性。
    • 反方观点：原帖作者认为由于LLM输出是流式的，可能会有解析错误等问题。
  3. 💡 两个LLM对话可解锁推理能力
    • 这种对话方式为人工智能的发展提供了新的思路。
  4. 🤔 可以创建让多个LLM解决问题并互相批判、共同构建解决方案的项目
    • 这是一种新的项目设想，但存在对其有效性的质疑。
  5. 😎 多轮LLM调用时应选择最佳LLM组合
    • 每个LLM都有特定功能，通过分析问题推断功能权重可选择最佳组合。

金句与有趣评论

  1. “😂 Btw reminds me Mantella AI on Skyrim.”
    • 亮点：将原帖的程序联想到游戏中的AI，很有创意。
  2. “🤔 Instead of relying on a keyword. Maybe use structured output, like this:”
    • 亮点：针对程序提出了建设性的改进建议。
  3. “👀 Love it!”
    • 亮点：简洁表达对原帖项目的喜爱。
  4. “😎 I built a toy similar to yours and then called it quits when I found the autogen project.”
    • 亮点：分享自己类似的项目经历。
  5. “🤯 Here’s another great example contributed to Langroid (from a high school student)- simulating two agents debating each other :”
    • 亮点：提供了一个由高中生贡献的类似项目示例。

情感分析

总体情感倾向为积极正面，主要分歧点在于程序改进方面，例如关于是否采用结构化输出代替关键字存在不同看法，可能是由于大家对程序运行机制、LLM输出特点等技术方面的理解和侧重点不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：探索多个LLM协作在不同场景（如解决问题、编写代码等）下的有效性。
  • 潜在影响：对LLM的开发和应用有积极的推动作用，可能促使更多人尝试不同的LLM交互方式并探索新的应用场景。

详细内容：

《Reddit 上关于让两个 LLM 代理相互交流项目的热门讨论》

最近在 Reddit 上，有一个帖子引起了大家的关注。帖子的作者表示自己开发了一个能让两个不同系统提示的本地 LLM 代理相互交流的程序，并对这个项目感到相当自豪。该项目为一个 CLI 应用程序，作者在 UI 方面下了不少功夫。帖子还提供了项目链接：https://github.com/famiu/llm_conversation ，欢迎大家查看，如果喜欢还可以给它点个赞。此帖获得了众多点赞和评论，引发了热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人提出可以使用结构化输出，比如定义一个类来处理代理响应，包含表述和终止标志等。但作者表示不太确定这种方式如何运作，因为 LLM 输出是流式的，可能需要处理解析错误等问题。 还有人分享了自己类似的项目经历，比如使用 Ollama 或 Autogen 项目，以及在开发过程中遇到的限制和解决办法。 有人建议展示一些代理之间的对话，作者也分享了一些有趣的对话链接。 也有人提出将两个 AI 放入对话中，让它们对用户提出的话题做出反应并相互交流，以及探讨这种模式能否用于解决问题或编写代码等。

有人分享道：“作为一名在相关领域探索的开发者，我曾经构建了一个类似的玩具项目，但在发现 Autogen 项目后就停止了。它的工作方式相似，并且依赖于不同的停止条件。”还有用户表示：“我在 Twitch 流上设置了两个可以相互交流的机器人，但限制了它们的交流次数，否则它们会一直说下去。”

讨论中存在一些共识，比如大家都对这种创新的 LLM 交流模式表现出了浓厚的兴趣。同时，也有不同的见解，比如对于实现方式和应用场景的不同看法。

特别有见地的观点是关于如何优化这种交流模式，以使其更有效地解决实际问题，而不仅仅是用于娱乐。

总的来说，这次关于 LLM 代理交流项目的讨论，展示了大家对新技术的探索热情和深入思考，也为未来的发展提供了更多的可能性。