本次采用TextExtractor生成了復(fù)旦NLP和米哈游最新Agent Survey論文的總結(jié)摘要：

內(nèi)容如下：

大型語言模型的崛起與潛力：調(diào)查摘要

https://arxiv.org/pdf/2309.07864.pdf

概要：

這篇論文提供了關(guān)于基于大型語言模型(LLM)的智能體系(LLM-based agents)的全面和系統(tǒng)的概述，討論了這個(gè)蓬勃發(fā)展的領(lǐng)域中的潛在挑戰(zhàn)和機(jī)遇。主要內(nèi)容包括:

1. 背景介紹:追溯智能體的哲學(xué)起源，簡要概述智能體在AI領(lǐng)域的發(fā)展歷史，并闡述LLM作為智能體大腦組件的適宜性。?

2. 智能體構(gòu)建:提出了一個(gè)通用的LLM-based agent概念框架，包括大腦、感知和行動(dòng)三個(gè)主要組件。

3. 實(shí)踐應(yīng)用:詳細(xì)介紹了LLM-based agent在單智能體、多智能體和人機(jī)交互等場景中的廣泛應(yīng)用。

4. 智能體社會(huì):探討了LLM-based agent的行為和個(gè)性，以及將多個(gè)agent放在一起時(shí)可能出現(xiàn)的社會(huì)現(xiàn)象及其啟示。

5. 討論:討論了LLM研究和智能體研究的互利關(guān)系、智能體的評(píng)估方面、潛在風(fēng)險(xiǎn)、擴(kuò)大agent數(shù)量的可能性等關(guān)鍵議題和未來發(fā)展方向。

6. 結(jié)論:總結(jié)全文，表達(dá)了作者希望這篇綜述能對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的研究人員和實(shí)踐者提供啟發(fā)的期待。

總的來說，本文全面系統(tǒng)地介紹了LLM-based agent的相關(guān)背景、構(gòu)建方法、應(yīng)用場景、社會(huì)化模擬以及存在的問題和未來展望，對(duì)于理解和把握這個(gè)新興且活躍的研究領(lǐng)域具有重要參考價(jià)值。

詳細(xì)版本：

# 大型語言模型及其基于智能代理的潛力:綜述

近年來，大型語言模型（LLMs）日益成為構(gòu)建適應(yīng)多樣場景的AI代理的基礎(chǔ)。這種基于LLM的代理不僅在單代理情境中表現(xiàn)出色，而且在多代理場景和人-代理合作方面取得了顯著進(jìn)步。以下，我們將深入探討該領(lǐng)域的主要發(fā)展和潛在挑戰(zhàn)。

## 基于LLM的代理的構(gòu)造和應(yīng)用

基于LLM的代理通常由三大組件構(gòu)成：大腦、感知和行動(dòng)。其“大腦”模塊負(fù)責(zé)記憶、思考和決策等任務(wù)，同時(shí)也具備出色的自然語言生成能力，可以在多種語言中產(chǎn)生高質(zhì)量的文本。這些代理可以憑借其獨(dú)立性、反應(yīng)性、主動(dòng)性和社交能力來進(jìn)行自我運(yùn)營、響應(yīng)變化、采取主動(dòng)行動(dòng)和與其他代理互動(dòng)。

基于LLM的代理在處理視覺和音頻輸入方面也表現(xiàn)出較高的靈活性。通過使用中間層或單一投影層與視覺編碼器相結(jié)合，以及利用像AudioGPT和AST這樣的模型處理音頻，它們可以更好地與周圍環(huán)境互動(dòng)。

## 計(jì)劃與執(zhí)行

為了解決復(fù)雜任務(wù)，這類代理采用了涉及計(jì)劃制定和計(jì)劃反思的規(guī)劃方式。他們還能夠利用來自環(huán)境的外部反饋來增強(qiáng)規(guī)劃性能，而工具可以擴(kuò)展其行動(dòng)空間，增強(qiáng)專業(yè)知識(shí)和透明度，使其更具解釋力和穩(wěn)健性。

## 體驗(yàn)與應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)

盡管LLMs表現(xiàn)出了理解暗示含義和意圖的潛力，但他們還是面臨著處理模糊指令的挑戰(zhàn)。他們也有可能產(chǎn)生與源沖突的內(nèi)容和出現(xiàn)“幻覺”問題。在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，基于LLM的代理還需要解決感知和處理以及運(yùn)動(dòng)控制方面的問題。

## 虛擬社會(huì)與道德考慮

在模擬社會(huì)中，這些代理可以展示外部社會(huì)行為和內(nèi)部個(gè)性特質(zhì)，提供有關(guān)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)傳播、道德決策和政策制定的見解。然而，創(chuàng)建這樣的模擬社會(huì)也存在著道德問題、偏見輸出、隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)，以及可能對(duì)代理產(chǎn)生依賴的挑戰(zhàn)。

## 研究焦點(diǎn)與未來展望

在未來，研究將專注于使代理能夠展示情感和共情，以增強(qiáng)用戶滿意度和應(yīng)用范圍。此外，持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)新環(huán)境的能力將是代理演變的重要方面。盡管存在一系列潛在風(fēng)險(xiǎn)，如濫用、失業(yè)和對(duì)人類福祉的威脅，但適當(dāng)?shù)囊?guī)定和標(biāo)準(zhǔn)可以確保AI代理不對(duì)現(xiàn)實(shí)世界構(gòu)成威脅或損害。

綜上所述，LLM研究和代理研究的交匯處提供了相互受益的機(jī)會(huì)，開辟了新的可能性和挑戰(zhàn)，預(yù)示著一個(gè)前景光明的未來。但是，是否通過擴(kuò)大LLMs可以實(shí)現(xiàn)人工通用智能（AGI）還是一個(gè)有待進(jìn)一步探討的問題。