大型语言模型（LLMs）正在改变人工智能，使得自主代理能够在不同领域执行多样化任务。这些代理具备类似人类的文本理解和生成能力，有望在从客户服务到医疗保健等各个领域引发革命。然而，它们面临着诸如多模态、人类价值取向、幻觉和评估等挑战。推动、推理、工具利用和上下文学习等技术正在被探索，以增强它们的功能。像 AgentBench、WebArena 和 ToolLLM 这样的评估平台为在复杂场景中评估这些代理提供了强大的方法。这些进展正在引领更加有韧性和能力的自主代理的发展，预计它们将成为我们数字生活中不可或缺的一部分，协助我们完成从邮件回复到疾病诊断等任务。拥有 LLMs 带头的人工智能的未来充满了希望。

Apr, 2024

基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统在复杂问题解决和世界模拟中取得了重大进展，我们提供了一份综述，深入讨论了基于 LLM 的多智能体系统的基本方面和挑战。

Jan, 2024

人工智能代理是一个前景光明的领域，利用大型语言模型作为基础构建通用人工智能代理带来了显著的进展，其在单一代理场景、多代理场景以及人机合作中的广泛应用展示了卓越的潜力，并为人类社会提供了有价值的见解。

Sep, 2023

利用 LLMs 在复杂的电脑游戏环境中赋予游戏智能体人类般的决策能力，以推进人工智能 (AGI) 的发展，并提供了 LLM 基础的游戏智能体的综述，包括感知、记忆、思考、角色扮演、行动和学习的六个关键组成部分，调研了六种游戏类型的现有代表性 LLM 基础游戏智能体，并展望了未来的研究和发展方向。

Apr, 2024

对基于大型语言模型（LLM）的智能代理进行了深入调查，涵盖了单代理和多代理系统中的定义、研究框架、组成、认知和规划方法、工具利用、对环境反馈的响应，以及在多代理系统中部署 LLM-based 代理的机制，包括多角色协作、信息传递和缓解代理之间通信问题的策略，同时介绍了流行的数据集和应用场景，最后展望了基于 LLM 的代理在人工智能和自然语言处理领域的前景。

Jan, 2024

大型语言模型在多媒体领域的研究和发展方向的全面回顾，介绍了大型多媒体代理的开发要素和分类，评估方法的编制以及未来研究方向的提出。

Feb, 2024

自动驾驶技术是改变交通运输和城市流动性的催化剂，从基于规则的系统过渡到基于数据驱动的策略。该研究论文系统地回顾了大型语言模型在自动驾驶领域的应用，并评估了当前技术进展、主要挑战和未来方向。

Nov, 2023

这篇研究论文总结了大型语言模型（LLMs）不同子类的最新发展，包括基于任务的金融 LLMs、多语言 LLMs、生物医学和临床 LLMs，以及视觉语言 LLMs 和代码语言模型。它还强调了聊天机器人和虚拟助手开发领域中的未解决问题，如增强自然语言处理、提升聊天机器人智能性以及解决道德和法律困境，旨在为对基于 LLMs 的聊天机器人和虚拟智能助手技术感兴趣的读者、开发者、学者和用户提供有用的信息和未来方向。

Jul, 2023

本文研究了大型语言模型（LLM）与传统人工智能代理之间的核心区别和特征，着重比较了两种代理的基本特征，并阐明了 LLM 代理在处理自然语言、知识存储和推理能力方面的显著优势。随后，对 AI 代理的核心组成部分进行了深入分析，包括规划、记忆和工具使用。尤其对于关键的记忆组件，本文引入了创新的分类方案，不仅摆脱了传统的分类方法，还为 AI 代理的记忆系统设计提供了新的视角。我们坚信对这些核心组件的深入研究和理解将为 AI 代理技术的未来发展奠定坚实的基础。在文章结尾，我们提供了进一步研究的指导性建议，希望能为该领域的学者和研究人员提供有价值的见解。

Sep, 2023

将大型语言模型作为自主代理的规划模块，通过提供现有作品的分类和全面分析，讨论了任务分解、计划选择和外部模块等方向在 LLM-Agent 规划中的进展和挑战。

Feb, 2024