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推理行动：通过先发制人评估和人类反馈为基于 LLM 的代理商推断安全行动
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了大型语言模型（LLMs）在决策和推理中的应用，提出了ReAct和PreAct方法，强调结合认知架构和历史预测可提升模型性能。同时，GuardAgent增强了LLM代理的安全性，KnowAgent改善了规划能力。研究表明，开放式行为学习和条件方法能显著提高代理的执行效果。
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关键要点
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ReAct方法通过交错生成推理迹线和任务特定操作，提高大型语言模型在语言理解和决策任务中的有效性。
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PreAct框架结合预测、推理和行动，利用预测信息使代理在复杂任务中表现更佳，且与反思方法结合可进一步增强性能。
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GuardAgent作为LLM代理的守卫，通过检查输入/输出满足用户定义的保护要求，增强了安全性，准确性达到98.7%和90.0%。
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开放式行为学习方法通过修正和更新动作，提高了代理程序的性能，强调了经验行为学习的重要性。
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KnowAgent通过引入显式行动知识，增强了大型语言模型的规划能力，提高了轨迹合成的合理性。
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延伸问答
ReAct方法如何提高大型语言模型的有效性？
ReAct方法通过交错生成推理迹线和任务特定操作，促进语言理解和决策任务的协作，从而提高有效性。
PreAct框架与ReAct方法相比有什么优势？
PreAct框架结合预测、推理和行动，提供更多样化和战略性导向的推理，完成复杂任务的效果优于ReAct方法。
GuardAgent是如何增强LLM代理的安全性的？
GuardAgent通过检查输入/输出是否满足用户定义的保护要求，增强了LLM代理的安全性，准确性达到98.7%和90.0%。
开放式行为学习方法对代理程序的性能有什么影响？
开放式行为学习方法通过修正和更新动作，显著改善了代理程序的性能，强调了经验行为学习的重要性。
KnowAgent如何提升大型语言模型的规划能力？
KnowAgent通过引入显式行动知识，增强了大型语言模型的规划能力，提高了轨迹合成的合理性。
如何利用大型语言模型进行安全分析？
通过定制化的LLM代理，采用提示工程、启发式推理和检索增强生成的元素，可以进行安全分析和人机协同设计。
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