探索基于大型语言模型的智能代理:定义、方法与前景
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。对基于大型语言模型(LLM)的智能代理进行了深入调查,涵盖了单代理和多代理系统中的定义、研究框架、组成、认知和规划方法、工具利用、对环境反馈的响应,以及在多代理系统中部署 LLM-based 代理的机制,包括多角色协作、信息传递和缓解代理之间通信问题的策略,同时介绍了流行的数据集和应用场景,最后展望了基于 LLM 的代理在人工智能和自然语言处理领域的前景。
本文比较了大型语言模型(LLM)与传统人工智能代理的特征和优势,重点关注LLM代理在自然语言处理、知识存储和推理能力方面的优势。同时分析了AI代理的核心组成部分,提供了进一步研究的建议。