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）。

Dec, 2023

本文介绍了由肯塔基大学应用人工智能中心开发的一种用户友好的平台，旨在提高大型定制化语言模型（LLMs）的可用性。通过利用最近在多 LoRA 推理方面的进展，该系统有效地适应了各种用户和项目的定制适配器。该论文概述了系统的体系结构和主要特点，包括数据集筛选、模型训练、安全推理和基于文本的特征提取。

Feb, 2024

LLaMaS 使用大型语言模型（LLMs）从文本描述中提取新设备的有用特征，并使用这些特征在运行时进行操作系统决策，从而为新设备提供高性能，减轻系统管理员将新设备集成到生产系统中的负担。

Jan, 2024

本文提出了一种通过多智能体系统来增强大型语言模型（LLMs）能力的新框架，并通过人工智能领域的案例研究展示了这一框架的实用性和多样性。

Jun, 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

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

最近在大语言模型（LLMs）的研究中取得的进展使得研究人员和开发者能够构建自主语言代理，通过自然语言界面自动解决各种任务并与环境、人类和其他代理进行交互。我们认为语言代理是通向人工通用智能的有希望方向，并发布了 Agents 这一开源库，旨在将这些进展开放给更广泛的非专业人士。Agents 经过精心设计，支持诸多重要功能，包括规划、记忆、工具使用、多代理通信和精细化符号控制。Agents 非常用户友好，因为它使非专业人士能够在无需太多编码的情况下构建、定制、测试、调优和部署最先进的自主语言代理。该库也非常友好于研究，因为其模块化设计使其易于研究人员进行扩展。Agents 库可在此 https URL 上获取。

Sep, 2023

通过引入层级分布式的大型语言模型（LLM）架构，提高 LLM 在异构计算平台上的可访问性和可部署性，实现按需访问和定制化服务，并在用户与应用需求之间取得最佳权衡，推动人工智能技术的进步。

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

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