DynaSaur是Adobe Research推出的大型語言模型（LLM）代理框架，突破傳統LLM代理系統受限于預定義動作集合的限制。框架支持代理動態創建和組合動作，基于生成和執行Python代碼與環境互動，實現更靈活的問題解決。DynaSaur能積累生成的動作，構建可重用的函數庫，提高未來任務的效率和適應性。在GAIA基準測試中，DynaSaur展現顯著的靈活性，尤其在處理復雜和長期任務時表現出色。
DynaSaur的主要功能動態動作創建：根據環境和任務需求，動態生成新的Python函數作為動作，不依賴于預定義的動作集合。動作積累與復用：框架將生成的動作積累起來，構建可重用的函數庫，在未來的任務中使用，提高問題解決的效率。環境互動：基于生成和執行Python代碼與環境互動，代碼定義新的動作或調用已有的動作。靈活性和適應性：在面對復雜和長期的任務時，能靈活適應，尤其是在預定義動作不適用或失敗的情況下，恢復并完成任務。DynaSaur的技術原理動作表示：將每個動作表示為Python函數，用Python的通用性和LLM的代碼生成能力。動作檢索：基于動作檢索函數，根據查詢和上下文，從積累的動作庫中檢索最相關的先前生成的動作。動作積累：在執行任務的過程中，將新生成的動作添加到動作庫中，動作用于未來的任務。部分可觀察馬爾可夫決策過程（POMDP）：將代理的行為建模為POMDP，其中包括任務空間、動作空間、狀態空間、觀察空間、狀態轉移函數和觀察函數。動態動作空間：引入一個潛在無限的動作集合A*，支持代理在每個時間步驟中提出任何動作解決任務。DynaSaur的項目地址GitHub倉庫：https://github.com/adobe-research/dynasaurarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.01747DynaSaur的應用場景自動化客戶服務：作為聊天機器人，動態生成解決方案處理客戶的查詢和問題，提供更靈活和個性化的服務。智能個人助理：作為個人助理，幫助用戶管理日程、執行任務、搜索信息，根據用戶的需要動態學習新技能。軟件開發輔助：幫助軟件開發人員自動生成代碼，解決編程問題，或作為軟件測試中的自動化測試代理。教育和培訓：在教育領域，作為教學輔助工具，根據學生的學習進度和需求動態調整教學內容和難度。數據科學和分析：處理復雜的數據分析任務，動態生成數據處理流程，幫助研究人員和分析師更高效地進行數據探索和模式識別。 
