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感谢您的工作,不过我有一些疑惑。论文中提到大模型协调复杂工作流程的能力有限导致当前APA方法存在一些限制,但我发现:
1、WorkflowLLM的本质是一个基于大规模数据集训练的代码生成模型,这与APA(Agentic Process Automation)的核心理念似乎存在差距。APA强调的是agent的自主性、适应性和智能决策能力,而不仅仅是工作流代码的生成。
2、论文提到的两个限制(动作规模和逻辑结构)看起来更像是LLM在代码生成方面的技术挑战,而不是APA领域的根本问题。真正的APA挑战应该包括agent的协调、动态适应、异常处理等。
3、WorkflowLLM虽然在代码生成方面取得了不错的效果,但似乎没有体现'Agentic'的特征。它是如何解决agent的自主决策、环境感知、多agent协作等APA核心问题的?
我想请教您对这些问题的看法,即WorkflowLLM与APA之间的具体关联。
这主要是当我看到这个标题的时候,我以为是有了一种新的编排agents的技术,以为可以用在我的一个idea中。如果是由于我马虎没能够理解清楚论文,烦请您不要因此感到生气。
(我发现OpenBMB的其他repo有中文issue,便采用中文了)
The text was updated successfully, but these errors were encountered:
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感谢您的工作,不过我有一些疑惑。论文中提到大模型协调复杂工作流程的能力有限导致当前APA方法存在一些限制,但我发现:
1、WorkflowLLM的本质是一个基于大规模数据集训练的代码生成模型,这与APA(Agentic Process Automation)的核心理念似乎存在差距。APA强调的是agent的自主性、适应性和智能决策能力,而不仅仅是工作流代码的生成。
2、论文提到的两个限制(动作规模和逻辑结构)看起来更像是LLM在代码生成方面的技术挑战,而不是APA领域的根本问题。真正的APA挑战应该包括agent的协调、动态适应、异常处理等。
3、WorkflowLLM虽然在代码生成方面取得了不错的效果,但似乎没有体现'Agentic'的特征。它是如何解决agent的自主决策、环境感知、多agent协作等APA核心问题的?
我想请教您对这些问题的看法,即WorkflowLLM与APA之间的具体关联。
这主要是当我看到这个标题的时候,我以为是有了一种新的编排agents的技术,以为可以用在我的一个idea中。如果是由于我马虎没能够理解清楚论文,烦请您不要因此感到生气。
(我发现OpenBMB的其他repo有中文issue,便采用中文了)
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