Dec, 2023

LLM 作为操作系统（LLMAO），代理人作为应用程序：展望 AIOS、代理人和 AIOS-Agent 生态系统

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TL;DR这篇论文描述了一个具有革命性的 AIOS-Agent 生态系统，其中大型语言模型（LLM）作为具有灵魂的（人工）智能操作系统（IOS 或 AIOS）的基础。在此基础上，开发了多种基于 LLM 的 AI Agent 应用（AAPs），丰富了 AIOS-Agent 生态系统，并标志着从传统的 OS-APP 生态系统向新的范式转变。我们预见 LLM 的影响不会局限于人工智能应用层面，相反，它将彻底改变计算机系统、架构、软件和编程语言的设计和实施，主要概念包括 LLM 作为操作系统（系统级别）、应用程序作为应用程序（应用程序级别）、自然语言作为编程接口（用户级别）和工具作为设备 / 库（硬件 / 中间件级别）。
发现论文，激发创造
  • LLM 代理操作系统

    AIOS 是一种将大型语言模型嵌入操作系统的操作系统，旨在优化资源分配、促进代理间的上下文切换、实现代理的并发执行、为代理提供工具服务并维护代理的访问控制。通过并发执行多个代理的实验，我们证明了 AIOS 模块的可靠性和效率，旨在提高大型语言模型代理的性能和效率，并为未来 AIOS 生态系统的更好发展和部署开创先河。

    Mar, 2024

  • 基于大语言模型的智能代理的崛起与潜力：一项调查

    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

  • 在 LLM 时代重新思考移动 AI 生态系统

    智能手机已成为承载多种深度学习模型的中心，该研究介绍了一种新的移动人工智能范式，使用协同管理方法在移动操作系统和硬件之间实现一个基础模型，能够为各种移动人工智能任务提供服务。

    Aug, 2023

  • 通过大型语言模型探索自主代理：一项综述

    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

  • 个人 LLM 代理机器人：关于能力、效率和安全性的洞见与调查

    利用大型语言模型创建个人智能助手，通过深度集成个人数据和设备，解决智能个人助手面临的架构、效率和安全等关键问题。

    Jan, 2024

  • 探索基于大型语言模型的智能代理：定义、方法与前景

    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

  • 将竞争转变为合作：多智能体系统与语言模型在现代组织中的革命性作用

    本文探讨了基于多代理系统理论（SMA）与大型语言模型（LLM）的计算实体的动态影响，这些实体的特点是能够模拟复杂的人类互动，作为一种从使用专门的人工代理支持运营业务流程到基于应用知识和人类编排的战略决策的革命可能性。我们展示了利用基于大型语言模型（LLM）的代理开发，通过考虑行为元素并由策略驱动，从而刺激基于使用案例在商业场景中生成知识的能力，利用代理之间的讨论方法（引导式对话），为组织战略提供潜力，基于多代理系统理论（SMA）和创新的大型语言模型（LLM）的应用，为不同的应用、复杂性、领域和 LLM 的能力提供了一种不同和可适应的实验。

    Mar, 2024

  • LLMind: 用 LLMs 编排人工智能与物联网，实现复杂任务执行

    LLMind 是一个创新的 AI 框架，通过将 LLMs 与领域特定的 AI 模块集成，使得物联网设备能够有效地协同执行复杂任务。LLM 利用基于有限状态机的可靠和精确的语言代码转换方法进行规划和生成控制脚本。该框架还结合了语义分析和响应优化技术，以提高速度和效果。

    Dec, 2023

  • AppAgent: 多模态代理与智能手机用户

    该研究介绍了一种基于大型语言模型的多模态代理框架，旨在操作智能手机应用程序，通过简化的操作空间模拟人类的点击和滑动等交互，避免了系统后端访问的需求，并扩大了其适用性。代理的功能核心是其创新的学习方法，通过自主探索或观察人类示范学习并构建知识库以执行跨不同应用的复杂任务，通过在 10 个不同应用程序中进行 50 个任务的广泛测试，证明了代理在处理各种高级任务上的熟练程度。

    Dec, 2023

  • 基于大型语言模型的自主代理的调查

    通过对基于大语言模型的自主代理的综合调查，本文提出了一个统一框架来概括以往研究，并总结了在社会科学、自然科学和工程领域中应用大语言模型的人工智能代理的各种应用及评估策略。同时，我们还讨论了该领域的挑战和未来方向。

    Aug, 2023