基于大语言模型的智能体

    智能体（Agent）是一个具备环境感知、决策制定及动作执行能力的自主算法系统。研发智能体的初衷在于模拟人类或其他生物的智能行为，旨在自动化地解决问题或执行任务。然而，传统智能体技术面临的主要挑战是它们通常依赖于启发式规则或受限于特定环境约束，很大程度上限制了它们在开放和动态场景中的适应性与扩展性。由于大语言模型在解决复杂任务方面展现出来了非常优秀的能力，越来越多的研究工作开始探索将大语言模型作为智能体的核心组件，以提高智能体在开放领域和动态环境中的性能。

智能体概述

    在人工智能发展的早期阶段，基于规则的方法占据了智能体技术的主导地位。通过专家预先定义好的规则和逻辑，这些智能体能够在一些特定任务上模拟人类的决策过程，进而完成相应任务。但受限于预定义的规则和知识库，早期的智能体往往表现出较低的适应性和灵活性，无法有效应对未经历过的应用场景。随着机器学习（特别是深度学习）技术的兴起，基于模型的智能体开始受到了广泛关注。这类智能体不再依赖于预先定义的规则，而是基于环境中的特征来构建可学习的决策模型。在基于模型的智能体中，强化学习方法扮演了重要角色。

    强化学习智能体通过与环境的交互来学习最佳行为策略。它们通过探索和利用，不断进行试错并根据所获得的环境反馈信息来调整自己的行为，从而最大化累积奖励。这种方法在游戏、自动驾驶等领域取得了显著成果。最近，大语言模型得到