EXPLORING LARGE LANGUAGE MODEL BASED INTELLIGENT AGENTS: DEFINITIONS, METHODS, AND PROSPECTS

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已于 2024-03-08 11:18:11 修改

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

于 2024-02-28 14:55:14 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/136339107

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本文深入探讨基于大型语言模型（LLM）的智能代理，阐述其在多智能体系统中的框架、性能评估、应用及未来前景。这些代理展现强大的泛化能力，适用于多种任务，包括编码、社会和经济领域。文章讨论了代理的定义、认知、规划方法、多智能体协作以及面临的挑战，如LLM的局限性和安全性问题。

本文是LLM系列文章，针对《EXPLORING LARGE LANGUAGE MODEL BASED INTELLIGENT
AGENTS

摘要

智能代理作为通用人工智能（AGI）的一条潜在道路脱颖而出。因此，研究人员已经为它们的不同实现付出了巨大的努力。
得益于大型语言模型（LLM）的最新进展，使用通用自然语言作为接口的基于LLM的代理在各种应用程序中表现出强大的泛化能力——从充当自主的通用任务助理到编码、社会和经济领域的应用程序，基于LLM代理提供了广泛的探索机会。
本文综述了当前的研究，以深入概述单智能体和多智能体系统中基于LLM的智能体。它涵盖了它们的定义、研究框架和基本组成部分，如它们的组成、认知和规划方法、工具利用以及对环境反馈的反应。我们还深入研究了在多智能体系统中部署基于LLM的代理的机制，包括多角色协作、消息传递和缓解代理之间通信问题的策略。讨论还揭示了流行的数据集和应用场景。最后，考虑到人工智能和自然语言处理的发展前景，我们展望了基于LLM的代理的前景。