【论文推荐】基于大语言模型的智能体综述——复旦NLP -.pdf
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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