【论文推荐】基于大语言模型的智能体综述——复旦NLP -.pdf

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这份文档是一篇关于大型语言模型(LLMs)驱动的智能代理的综述,探讨了其兴起、潜力和未来发展方向。 **核心内容概要:** * **引言:** 指出构建通用人工智能(AGI)代理的需求,强调LLMs作为AGI潜在火花的价值,并介绍了论文的目标和组织结构。 * **背景:** 追溯了AI代理的概念起源,从哲学到AI领域的发展,回顾了代理研究的技术趋势(符号代理、反应式代理、强化学习代理等),并阐述了LLMs作为代理大脑主要组成部分的优势(自主性、反应性、积极主动、社交能力)。 * **LLM驱动的代理构建:** 提出了一个通用的LLM代理概念框架,包括大脑(LLM)、感知和行动三个关键模块。 * **大脑模块:** 负责存储记忆、知识,进行推理和规划,具备自然语言交互能力,能够进行知识学习、记忆检索和泛化。 * **感知模块:** 将LLM的感知空间从文本扩展到多模态空间,包括文本、声音、视觉等,使其更好地理解外部环境。 * **行动模块:** 扩展代理的行动空间,使其具备文本输出、具身行动和工具使用能力,以便更好地响应环境变化。 * **LLM驱动代理的实践应用:** 详细介绍了LLM代理的实际应用,包括: * **单代理场景:** 任务导向部署(Web场景、生活场景)、创新导向部署(科学研究)、生命周期导向部署(模拟生存)。 * **多代理场景:** 合作交互(互补)、对抗交互(进步)。 * **人机交互:** 指导者-执行者模式、平等伙伴关系模式。 * **代理社会:** 从个体到社会性的演变,探讨了LLM代理的行为和个性,以及它们形成的社会现象,并分析了对人类社会的启示。 * **LLM代理的行为和个性:** 社交行为(输入、内化、输出行为)、个性(认知能力、情感能力、性格表现)。 * **代理社会的环境:** 文本环境、虚拟沙箱环境、物理环境。 * **代理社会模拟:** 关键属性和机制、对社会现象的洞察、伦理和社会风险。 * **讨论:** 探讨了LLM研究和代理研究之间的互惠关系、LLM代理的评估方法(实用性、社交性、价值观、持续进化能力),以及潜在的安全风险(对抗鲁棒性、可信度、其他潜在风险),并讨论了扩展代理数量、以及其他开放问题(AGI路径、虚拟环境到物理环境的迁移、集体智能、代理即服务)。 * **结论:** 总结了论文的重点,强调了LLMs作为构建智能代理的基石,并展望了未来的研究方向。 **总体而言,该综述全面地介绍了LLM驱动的智能代理,强调了LLMs在构建通用智能代理方面的潜力,并对该领域面临的挑战和机遇进行了深入的分析。**
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