LLM-Based AI Agent 核心思想、发展历史、未来趋势【资料大全】

 

目录

定义与特点

核心思想

与传统AI的区别

早期AI代理

大语言模型兴起

LLM-BasedAgent诞生

关键技术突破

大语言模型基础

任务规划能力

记忆与学习机制

工具使用与集成

个人助理

企业智能化

科研辅助

创意与设计

多模态融合

自主性增强

群体智能协作

伦理与安全

复旦NLP团队发布80页大模型Agent综述，一文纵览AI智能体的现状与未来

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定义与特点

在人工智能领域,基于大型语言模型(LLM)的AI Agent作为一种新兴的智能实体,正迅速吸引学术界和产业界的广泛关注。这类AI Agent的核心特征在于其 自主性、交互性和适应性 ,使其能够在复杂环境中灵活应对各种任务。

定义

复旦大学NLP团队在其综述论文中提出,LLM-based Agent由 大脑、感知和行动 三个主要组件构成:

• 大脑: 由LLM组成,负责存储记忆和知识,以及信息处理、决策等功能

• 感知模块: 负责获取环境信息,将多模态输入转换为可用提示

• 行动模块: 执行决策,通过具身能力和工具使用与环境进行交互

这一架构与人类智能具有显著的相似性,展现了AI Agent在模仿人类智能方面的进展。

特点

LLM-based Agent