个人 LLM 代理机器人：关于能力、效率和安全性的洞见与调查
通过使用大型语言模型（LLMs），本研究提出了一种新颖的基于 LLM 的虚拟助手，能够根据高级用户请求自动执行手机应用程序中的多步操作，该系统采用了一种端到端的解决方案来解析指令，推理目标并执行操作，实验证明该系统可在支付宝上以自然语言指令完成复杂的移动操作任务，展示了大型语言模型在实现自动助手完成实际任务方面的潜力。
Dec, 2023
大型语言模型的出现催生了自然语言处理的重大进展，通过引入专业代理框架（PAgents）利用 LLM 的能力创建具有可控、专业级、互动型专长的自主代理，我们认为通过持续发展的专业知识，PAgents 可以重塑专业服务。本文旨在激发关于 LLM 的有前景的现实应用的讨论，我们认为 PAgents 的日益复杂和集成可能会导致人工智能系统在复杂领域展示专业掌握能力，服务于重要需求，并潜在地实现人工通用智能。
Feb, 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
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
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
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
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
使用大规模语言模型（LLM）代理人用户界面（LAUI）能够主动学习用户需求，提出新的交互方案，帮助用户发现新的工作流程，Flute X GPT 是一个具体的例子，利用 LLM 代理人、提示管理器和一个管笛教学的多模式软硬件系统来促进学习吹笛的复杂实时用户体验。
May, 2024