Agent-FLAN

让大模型学会用工具,微调数据与方法一键搞定

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 10 🐛 待处理 11 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 363
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可,可免费使用和部署。

项目预览

Agent-FLAN 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队InternLM
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
技术栈/模型agent,chatbot,fine-tuning-llm,gpt,large-language-model,llm
GitHub 星标★ 363
上线时间2024-03-15 00:00:00
代码更新2024-03-22
仓库体积775 KB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Agent-FLAN 是复旦大学等机构在 ACL 2024 Findings 发表的开源项目,核心是解决大语言模型(LLM)在智能体(Agent)任务中表现不佳的问题。它提出了一套系统的数据构建和微调方法,通过将 Agent 任务拆解为动作、思考、推理等细粒度子任务,并设计相应的训练数据格式,让 LLM 在微调后能更好地理解工具调用、环境交互和任务规划。项目提供了完整的训练数据生成流程和微调代码,支持主流 LLM(如 Llama、GPT 系列)的适配,旨在提升模型在复杂工具使用场景下的指令跟随和决策能力。其核心能力包括:高效构建高质量 Agent 微调数据、多任务联合训练策略,以及可复现的评测基准。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 363

核心亮点

  • 提出了细粒度 Agent 任务分解方法,显著提升模型工具调用准确率
  • 开源了完整的数据构建流程和微调代码,易于复现
  • 在多个 Agent 基准(如 ToolBench)上验证了有效性

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 主要面向学术研究,工程化部署支持有限

适用场景

  • 需要为 LLM 增加工具调用能力的开发者
  • 研究 Agent 微调方法的研究人员
  • 构建私有化智能体助手的团队

替代项目

ToolLLM、Gorilla、Lagent

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