本文综述了大型语言模型（LLMs）和进化算法（EAs）的优势和互补性，并介绍了LLM增强进化优化和EA增强LLM的整合方法。论文为LLMs与EAs的协作潜力奠定了基础，并提供了未来方向的指导。

本文综述了大型语言模型（LLMs）和进化算法（EAs）的优势和互补性，并提出了LLM增强进化优化和EA增强LLM两个方面的相互启示。介绍了一些整合方法来论证在各种应用场景中LLMs与EAs的融合。这篇论文为了解和利用LLMs与EAs之间的协作潜力奠定了基础，并提供了未来方向的指导。

基于大型语言模型的自主代理人在任务的广泛范围内实现了显著的改进。我们提出了一个多代理人框架，通过实验证明该框架能够有效地部署优于单个代理人的多代理人群体。我们研究了群体中个体代理人之间的社交行为，并讨论了一些利用积极行为和缓解消极行为以提高多代理人群体的协作潜力的可能策略。