The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey

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已于 2024-03-08 11:32:50 修改

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分类专栏： LLM Agent Survey Paper 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

于 2023-09-18 15:14:21 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/132969186

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本文深入探讨了基于大型语言模型（LLM）的智能代理，阐述了它们在实现人工智能目标中的潜力。从哲学起源到现代发展，LLM被视为通用人工智能的重要基础。文章提出了一种包含大脑、感知和行动的代理概念框架，并讨论了单代理、多代理和社会性代理的应用，同时触及了代理社会行为、风险和未来挑战。

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本文是LLM系列文章，针对《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents：A Survey》的翻译。

摘要

长期以来，人类一直在追求与人类水平相当或超过人类水平的人工智能，人工智能代理被认为是实现这一目标的一种很有前途的工具。人工智能代理是感知环境、做出决策和采取行动的人工实体。自20世纪中期以来，人们已经做出了许多努力来开发智能人工智能代理。然而，这些努力主要集中在算法或训练策略方面的进步，以增强特定任务的特定能力或性能。事实上，社区缺乏一个足够通用和强大的模型，作为设计能够适应不同场景的人工智能代理的起点。由于大型语言模型（LLM）所展示的多功能和卓越的能力，它们被视为通用人工智能（AGI）的潜在火花，为构建通用人工智能代理提供了希望。许多研究工作都利用LLM作为构建人工智能代理的基础，并取得了重大进展。我们首先追溯了智能体的概念，从它的哲学起源到它在人工智能中的发展，并解释了为什么LLM是人工智能智能体的合适基础。在此基础上，我们提出了一个基于LLM的代理的概念框架，包括三个主要组成部分：大脑、感知和行动，该框架可以根据不同的应用进行定制。随后，我们从单智能体场景、多智能体场景和人机协同三个方面探讨了基于LLM的智能体的广泛应用。接下来，我们深入研究代理人社会，探索基于LLM的代理人的行为和个性，他们形成社会时出现的社会现象，以及他们为人类社会提供的见解。最后，我们讨论了该领域内的一系列关键主题和悬而未决的问题。