The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey 导读

这篇论文探讨了基于大型语言模型(LLM)的智能代理的发展和潜力。传统的AI算法或训练策略只能提高特定任务的表现,而LLM作为通用且强大的模型,可以为设计适应不同场景的智能代理提供基础。作者提出了一个包含“大脑”、“感知”和“行动”的通用框架,并将其应用于单个代理、多代理和人机合作等不同应用场景中。此外,他们还探索了LLM代理在社会中的行为和个性特征,以及它们对人类社会的启示。该论文总结了一些关键问题和开放性挑战。

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论文方法

方法描述

本文提出了一种基于LLM(Language Model)的代理人社会模型,即“Agent Society”。该模型是一个开放、持久、定位和组织化的框架,在其中LLM代理人在定义环境中相互交互。这种方法与传统的系统级模拟不同,它更关注个体行为的模拟,因此被称为微级模拟或多代理系统(MAS)。通过在虚拟或物理世界中添加或删除实体以及可适应的资源工具API等方式,环境可以扩展和改变。此外,人类也可以参与代理人社会,扮演代理人角色或将自己视为引导这些代理人的内在声音。

方法改进

相比于传统的系统级模拟,微级模拟更加注重个体行为的模拟,因此具有更高的灵活性和逼真度。此外&#x

你可能感兴趣的:(大语言模型,ai,agent,语言模型,人工智能,自然语言处理)