本文是LLM系列文章，针对《The Rise and Potential of Large Language Model
Based Agents：A Survey》的翻译。
基于大型语言模型的Agent的兴起及其潜力
- 摘要
- [1 引言](#1 引言)
- [2 背景](#2 背景)
- [3 Agent的诞生：基于LLM的Agent构建](#3 Agent的诞生：基于LLM的Agent构建)
- [4 实践中的代理：利用人工智能造福人类](#4 实践中的代理：利用人工智能造福人类)
- [5 代理社会：从个体到社会性](#5 代理社会：从个体到社会性)
- [6 讨论](#6 讨论)
- [7 结论](#7 结论)
摘要
长期以来，人类一直在追求与人类水平相当或超过人类水平的人工智能，人工智能代理被认为是实现这一目标的一种很有前途的工具。人工智能代理是感知环境、做出决策和采取行动的人工实体。自20世纪中期以来，人们已经做出了许多努力来开发智能人工智能代理。然而，这些努力主要集中在算法或训练策略方面的进步，以增强特定任务的特定能力或性能。事实上，社区缺乏一个足够通用和强大的模型，作为设计能够适应不同场景的人工智能代理的起点。由于大型语言模型（LLM）所展示的多功能和卓越的能力，它们被视为通用人工智能（AGI）的潜在火花，为构建通用人工智能代理提供了希望。许多研究工作都利用LLM作为构建人工智能代理的基础，并取得了重大进展。我们首先追溯了智能体的概念，从它的哲学起源到它在人工智能中的发展，并解释了为什么LLM是人工智能智能体的合适基础。在此基础上，我们提出了一个基于LLM的代理的概念框架，包括三个主要组成部分：大脑、感知和行动，该框架可以根据不同的应用进行定制。随后，我们从单智能体场景、多智能体场景和人机协同三个方面探讨了基于LLM的智能体的广泛应用。接下来，我们深入研究代理人社会，探索基于LLM的代理人的行为和个性，他们形成社会时出现的社会现象，以及他们为人类社会提供的见解。最后，我们讨论了该领域内的一系列关键主题和悬而未决的问题。
1 引言
2 背景
2.1 AI代理的起源
2.2
2.3
3 Agent的诞生：基于LLM的Agent构建
4 实践中的代理：利用人工智能造福人类
5 代理社会：从个体到社会性
6 讨论
7 结论
本文对基于LLM的代理进行了全面而系统的概述，讨论了这一蓬勃发展的领域中潜在的挑战和机遇。我们从哲学的角度开始，阐明了智能体的起源和定义，它在人工智能领域的进化，以及为什么LLM适合作为智能体大脑的主要部分。受这些背景信息的启发，我们提出了一个基于LLM的代理的通用概念框架，包括三个主要组成部分：大脑、感知和行动。接下来，我们将介绍基于LLM的代理的广泛应用，包括单代理应用、多代理系统和人工代理协作。此外，我们超越了代理仅仅作为助手的概念，探索他们的社会行为、心理活动，并将他们置于模拟的社会环境中，以观察新出现的社会现象和对人类的见解。最后，我们进行了讨论，并展望了未来，涉及LLM研究和代理研究之间的相互启发，对基于LLM的代理的评估，与之相关的风险，扩展代理数量的机会，以及一些悬而未决的问题，如代理即服务，以及基于LLM代理是否代表了AGI的潜在途径。我们希望我们的努力能给社会带来启发，促进相关领域的研究。