语言智能体旨在通过自身经验学习超越人类，但目前依赖专家数据微调，导致扩展性和泛化能力不足。Meta提出“早期经验”范式，通过智能体自身行为生成交互数据，作为监督信号，促进强化学习与模仿学习的结合。
本研究提出了STEP框架，通过规划者、执行者、评估者和记忆存储四个组件，增强语言智能体在动态环境中的规划能力。研究结果显示，STEP在ScienceWorld基准测试中优于现有模型。
本研究探讨了语言智能体在自主规划中的主要障碍，指出约束条件的有限作用和问题影响的减弱是关键因素。尽管现有策略有所改善，但仍未完全解决这些挑战，表明智能体在达到人类水平智能之前面临重大困难。
本文介绍了语言智能体的通用概念框架，包括智能体自身、与环境的互动和工具的使用。文章讨论了适应新领域、提高处理效率、定制化语言助手、扩展语言智能体规模、语言智能体的安全和评价方法等方面的挑战和解决方案。
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