Exploring Autonomous Agents through the Lens of Large Language Models: A Review

本文是LLM系列文章,针对《Exploring Autonomous Agents through the Lens of Large Language Models: A Review》的翻译。

摘要

大型语言模型(LLM)正在改变人工智能,使自主代理能够在各个领域执行各种任务。这些代理精通类人文本理解和生成,有可能彻底改变从客户服务到医疗保健的各个领域。然而,他们面临着多模态、人类价值对齐、幻觉和评估等挑战。提示、推理、工具利用和情境学习等技术正在被探索,以提高他们的能力。AgentBench、WebArena和ToolLLM等评估平台为在复杂场景中评估这些代理提供了强大的方法。这些进步正在导致更具弹性和能力的自主代理的发展,预计将成为我们数字生活中不可或缺的一部分,协助完成从电子邮件响应到疾病诊断的任务。以LLM为前沿的人工智能的未来是充满希望的。

1 引言

2 大型语言模型和基于LLM的自主代理的背景

3 使用大型语言模型构建自主代理

4 评估自动代理

5 实现限制

6 结论

大型语言模型(LLM)处于人工智能的前沿,支撑着精通各个领域广泛任务的自主

对于获取特定书籍的需求,通常有多种途径可以尝试。如果该书是公开资源或者是处于公共版权领域内的作品,则可以从一些提供免费电子书下载的服务平台寻找。然而,《Exploring the Website Object Layout of Responsive Web Design: Results of Eye Tracking Evaluations》这类具有具体研究主题和技术性的书籍往往由出版社正式出版并受版权保护,在这种情况下直接下载可能涉及版权问题。 合法获得此类专著的方式一般包括: - 访问图书馆或加入在线学术库会员来借阅或阅读; - 购买实体书或者官方授权的电子版本; - 如果所在机构订阅了相关数据库服务(比如Springer, Elsevier等),可以通过这些渠道访问全文。 值得注意的是,很多大学和科研机构都购买了大量的数据库权限供内部成员使用[^1]。 为了尊重知识产权以及支持作者的研究工作,建议采取上述正规方法之一去获取所需的资料。 ```python # 示例代码用于说明如何通过编程方式查询图书信息而非实际下载行为 import requests def search_book_info(title): url = f"https://api.example.com/search?query={title}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: data = response.json() return data['results'] else: raise Exception("Failed to fetch book information") book_title = "Exploring the Website Object Layout of Responsive Web Design: Results of Eye Tracking Evaluations" try: results = search_book_info(book_title) print(results) except Exception as e: print(e) ```
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