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A Survey on the Optimization of Agents Based on Large Language Models

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内容提要

本研究综述了大语言模型（LLM）智能体在复杂环境中的优化方法，分为参数驱动和无参数策略，分析了细化、强化学习及混合策略的关键要素，并提出了数据集和评估标准，为未来研究指明方向。这些优化技术显著提升了智能体在长期规划和复杂决策中的表现。

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标签

agents models 优化方法 复杂决策 大语言模型 强化学习 智能体
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