智能代理Agent是以智能方式行事的代理;它感知环境,自主采取行动以实现目标,并可以通过学习或获取知识来提高其性能。 本篇主要针对LLM-based Agent,即Agent基于大语言模型进行思考规划,获取信息,并从大模型与外界学习知识并自学习与利用。 多智能体Multi-Agent则是可以通过多个Agent进行协作配合完成更复杂的工作。 特点: ...
[3] Pengyu Zhao, Zijian Jin, and Ning Cheng. An in-depth survey of large language model-basedartificial intelligence agents. arXiv preprint arXiv:2309.14365, 2023. [4] Yuheng Cheng, Ceyao Zhang, Zhengwen Zhang, Xiangrui Meng, Sirui Hong, Wenhao Li,Zihao Wang, Zekai Wang, Feng Yin, Ju...
作者| 李皓辰 该工作主要梳理了LLM-based Agent 中的规划(planning)能力。 Paper:Understanding the planning of LLM agents: A survey ArXiv:https://arxiv.org/abs/2402.02716 文章中,作者将planning能力进一步细分为了五个维度: • 任务分解(Tas...
该工作主要梳理了LLM-based Agent 中的规划(planning)能力。 Paper:Understanding the planning of LLM agents: A survey ArXiv:https://arxiv.org/abs/2402.02716 文章中,作者将planning能力进一步细分为了五个维度: 1. 引言 (Introduction) 2. 任务分解 (Task Decomposition) 现实世界中的任务通常是复杂和多步骤...
该工作主要梳理了LLM-based Agent 中的规划(planning)能力。 Paper:Understanding the planning of LLM agents: A survey ArXiv:https://arxiv.org/abs/2402.02716 解释 文章中,作者将planning能力进一步细分为了五个维度: • 任务分解(Task Decomposition) ...
To bridge this gap, we conduct a comprehensive survey study, focusing on the construction, application, and evaluation of LLM-based autonomous agents. In particular, we first explore the essential components of an AI agent, including a profile module, a memory module, a planning module, and an...
This branch is89 commits behindPaitesanshi/LLM-Agent-Survey:main. Repository files navigation README A Survey on LLM-based Autonomous Agents Autonomous artificial intelligence (AI) agents are designed to accomplish specific objectives by self-guided instructions, automatic memorization, planning, and actio...
In this paper, we present a comprehensive survey of these studies, offering a systematic review of LLM-based MAS. Adhering to the workflow of LLM-based multi-agent systems, we synthesize a general structure encompassing five key components: profile, perception, self-action, mutual interaction, ...
GitHub地址:https://github.com/MobileLLM/Personal_LLM_Agents_Survey Personal_LLM_Agents_Survey的使用方法 1、个人LLM代理的关键能力 (1)、任务自动化 任务自动化是个人LLM代理的核心能力,它决定了代理能够多好地响应用户命令和/或自动执行用户任务。由于UI-based任务自动化代理在这个列表中很受欢迎并与个人设备密...
著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出了AI Agent的四种设计方式后,Agentic Workflow(智能体工作流)立即火爆全球,多个行业都在实践智能体工作流的应用,并推动了新的Agentic AI探索热潮。 技术的发展与应用已经进入新的拐点,从大语言模型(Large Language Models,LLM)到AI Agent再到Agentic workflow,这些新的技术一经出现...