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基于基础模型的代理架构选项分类：分析与决策模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了基于基础代理的构建作为学习代理的一种变革性转变，旨在解决决策制定中面临的挑战。通过从大型语言模型（LLMs）获得启示，明确了基础代理的特征和面临的挑战，并提出了基于真实世界用例支持的基础代理的趋势。
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关键要点
- 决策制定需要知觉、记忆和推理之间的复杂相互作用。
- 提出基于基础代理的构建作为学习代理的一种变革性转变。
- 旨在解决决策制定中的低样本效率和泛化能力差的挑战。
- 从大型语言模型（LLMs）获得启示，明确基础代理的基本特征和面临的挑战。
- 基础代理的路线图包括大规模交互式数据收集、自监督预训练和自适应。
- 基础代理需要与LLMs的知识和价值对齐。
- 提出了关键研究问题，勾勒了基于真实世界用例支持的基础代理的趋势。
- 旨在解决技术和理论方面的问题，推动该领域的发展。
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