WKM

让AI智能体用世界知识做靠谱规划

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 14 🐛 待处理 1 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 168
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许可证,可免费使用和部署。

项目预览

WKM 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队zjunlp
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,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
主要语言Python
技术栈/模型agent,agent-planning,artificial-intelligence,knowledge,large-language-models,natural-language-processing,world-knowledge-model,world-model
GitHub 星标★ 168
上线时间2024-05-04 00:00:00
代码更新2024-12-17
仓库体积15.7 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

WKM(World Knowledge Model)是一个面向智能体规划的开源模型,源自NeurIPS 2024论文。它解决的是大语言模型在复杂任务规划中缺乏世界知识、导致规划不准确或脱离实际的问题。核心能力包括:从合成数据中提取世界知识(包括任务知识、常识知识和事实知识),并利用这些知识来指导智能体的规划过程,同时支持在推理时进行知识反馈,提升规划质量。项目提供了完整的训练和推理代码,基于Python实现,适合研究者和开发者复现论文结果或进行二次开发。

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 ★ 168

核心亮点

  • 基于NeurIPS 2024论文,学术严谨性高
  • 提供从数据合成到知识提取再到规划指导的完整流程
  • 支持训练和推理阶段的双重知识注入,提升规划效果

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目处于早期,示例和教程可能不够丰富

适用场景

  • 学术研究:复现论文实验,探索世界知识在智能体规划中的应用
  • 智能体开发:为任务规划模块注入世界知识,提升规划合理性
  • 教育演示:用于讲解大模型规划与世界知识结合的原理

替代项目

Voyager、Reflexion、AutoGPT

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