该文综述了文本游戏中语言与智能代理的研究进展，涵盖领域知识注入、Formal-LLM规划框架、多模态交互、时序逻辑指令、探索模仿学习、大语言模型智能决策、自然语言隐式指令、语言知识指导控制及多智能体语言学习等。实验表明，这些方法能提升代理性能、泛化性与人机沟通能力。