Apr, 2024

推理、规划和工具调用的新兴 AI 代理架构概览

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TL;DR这篇综述性论文研究了 AI 代理实现的最新进展，重点关注它们在实现需要增强推理、规划和工具执行能力的复杂目标方面的能力。该研究的主要目标是：a) 传达现有 AI 代理实现的当前能力和局限性，b) 分享我们在实际运行这些系统中获得的见解，c) 提出 AI 代理设计未来发展的重要考虑因素。我们通过提供单一代理和多代理架构的概述，确定设计选择中的关键模式和差异，并评估它们对完成特定目标的总体影响，实现了这一目标。我们的贡献概述了在选择代理架构时的关键主题，领导对代理系统的影响，代理的沟通风格，以及规划、执行和反思的关键阶段，从而实现强大的 AI 代理系统。
发现论文，激发创造
  • 构建负责任 AI 的未来：基于大型语言模型的智能体设计的模式导向参考架构

    该论文提出了一个模式导向的参考架构，用于指导设计基于大型语言模型的自主代理，实现可负责的人工智能设计，并通过将其映射到两个现实世界代理的架构来评估其完整性和实用性。

    Nov, 2023

  • Pangu-Agent：具有结构化推理能力的可调优的通用型智能体

    通过将结构化推理融入 AI 代理的策略中，本文提出了一个通用框架模型，比较并探索了其他 AI 流水线和现有框架。实验证明，嵌入了组织推理和先前知识的 AI 代理表现和适应性要好得多，为更强大和更通用的 AI 代理系统打开了大门。

    Dec, 2023

  • 基于大规模语言模型的人工智能代理的深入调研

    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

  • 语言代理的认知架构

    利用符号人工智能的代理设计历史，我们提出了一种新的认知语言代理的蓝图，即 Cognitive Architectures for Language Agents (CoALA) 框架，这个框架将大型语言模型与外部资源或内部控制流结合起来，以实现基于语言模型的推理、概念化、学习和决策。通过 CoALA 框架，我们强调了目前语言代理的不足，并提出了未来发展更强大的语言代理的具体方向。

    Sep, 2023

  • 可解释规划

    该论文探讨了人工智能的交互问题，提出了一种基于模型的 AI 规划方法，以实现人类与智能系统的有效沟通和协同解决问题的目标。

    Sep, 2017

  • 困境化 AI 在景观设计中的无所不在

    该研究论文通过提出五种原型或心理模式，为当前景观建筑专业的人工智能热潮提供了一种批判性的视角，并提出了通过引入更细致入微的方式来开展新型实践的可能性。

    Jun, 2024

  • 大型语言模型与认知架构的协同集成 —— 鲁棒人工智能的探索性分析

    本研究论文探讨了在构建表现出智能行为的人工智能代理中，将大型语言模型（LLMs）和认知架构（CAs）两个子领域进行整合的替代方案。在理论模型的指导下，并通过初步的实证数据支持，我们假设多样化的协同方法可以相互弥补它们各自的弱点和局限性，最终促进更健壮和复杂的人工智能系统的发展。此外，我们还讨论了每种方法所涉及的权衡和挑战。

    Aug, 2023

  • 位置论文：走向整体智能的智能代理

    利用大型基础模型提高我们对开放环境中感知信息的理解，在 AI 研究中强调发展集成大型基础模型的代理人 AI，这一新兴领域涉及机器人技术、游戏和医疗等多种具身和基于代理的多模态交互，并讨论了代理人 AI 在各个领域和任务中展现出的能力，挑战我们对学习和认知的理解，通过跨学科视角探讨了代理人 AI 的潜力，并强调将其纳入科学讨论中，为未来的研究方向提供基础并促进更广泛的社会参与。

    Feb, 2024

  • 通信系统中 AI 通用性和可扩展性的设计原则

    这篇文章提出了可持续和可扩展的人工智能集成在通信系统中的设计原则，并构建了可泛化至网络环境、意图和控制任务的人工智能算法和可自动化的学习体系结构，以实现 AI 驱动的 RAN 功能的规模化应用并简化生命周期管理。

    Jun, 2023

  • 旅行规划：一项针对与语言代理实际商用计划的基准测试

    语言代理的规划能力在复杂环境下仍然面临挑战，但旅行规划问题提供了一个有意义又具有挑战性的测试平台。

    Feb, 2024