先前的agent多是基于强化学习或简单的启发式的策略函数,它们在独立、有限制且不存在外部世界知识的环境当中训练,导致agent和人类决策能力相差甚远。 大语言模型的兴起使agent的发展迎来了春天,涌现出大批量的学术研究和工业实践。 当前尚未有系统化的学术论文对基于大语言模型的agent做综述性的总结。 六、目的 对当前...
长期以来agent的研究主要集中在算法或训练策略的进步上,以增强特定任务的特定能力或性能,导致agent发展缓慢。 大语言模型的出现为agent的发展提供希望。许多研究人员利用大语言模型作为构建agent的基础,并取得了重大进展。 当前基于大语言模型的agent构建异常火热,涌现出大量的学术论文。 六、目的 整理基于大语言模型的agent...
9月19日,Jim Fan转发了一篇来自复旦NLP团队对基于LLM的Agent的综述。 Agent是能够感知自身所处环境、自我决策并采取行动的人工智能实体。 该论文介绍了基于LLM Agent的一般概念框架,包括大脑、感知和行动;以及LLM Agent的应用场景、由LLM Agent组成的社会等。 还讨论了LLM Agent领域中的一系列关键议题和开放性问题。
近日,米哈游公司联合复旦NLP组,一共20多名研究人员在内,发布了对行业大型语言模型智能体的一篇Survey综述论文,详细深入介绍了AI Agents发展历程,以及未来的发展潜力,有望在未来构建出具备自我学习能力的AI智能体! 伴随着ChatGPT爆红全网,智能体Agent的相关研究,也获得了大量的关注,前段时间,斯坦福与谷歌联合搭建了一个...
论文: A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents 【ProAgent:利用大型语言模型构建主动式合作AI】 在人机合作中构建具有自适应行为的人工智能是 AGI 研究的一个关键重点。目前开发合作代理的方法主要依赖于基于学习的方法,在这种方法中,策略泛化在很大程度上取决于过去与特定队友的互动。这些方法限制了...
9月19日,Jim Fan转发了一篇来自复旦NLP团队对基于LLM的Agent的综述。 Agent是能够感知自身所处环境、自我决策并采取行动的人工智能实体。 该论文介绍了基于LLM Agent的一般概念框架,包括大脑、感知和行动;以及LLM Agent的应用场景、由LLM Agent组成的社会等。
9月19日,Jim Fan转发了一篇来自复旦NLP团队对基于LLM的Agent的综述。 Agent是能够感知自身所处环境、自我决策并采取行动的人工智能实体。 该论文介绍了基于LLM Agent的一般概念框架,包括大脑、感知和行动;以及LLM Agent的应用场景、由LLM Agent组成的社会等。
Human-Agent Collaboration 第5章讲的是LLM-based Agent Society。这块的目标在于探究agent如何认识环境,以及如何与其他agent进行复杂的社会性交互。 第6章主要就是一些讨论。 2 背景 2.2 AI Agent研究中的技术演变史 Symbolic Agents: 在人工智能研究的早期阶段,最主要的方法是符号人工智能,其特点是依赖符号逻辑。这种...
The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey 原论文: The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calli…