复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）发布了一篇长达86页的综述论文，探讨了基于大型语言模型的智能代理的现状和未来。该论文从AI Agent的历史出发，全面梳理了基于大型语言模型的智能代理现状，包括LLM-based Agent的背景、构成、应用场景以及备受关注的代理社会。论文还讨论了智能代理与大语言模型的研究如何互相促进、共同发展，以及LLM-based Agents可能带来的挑战与隐忧。该论文对智能代理的发展、应用和未来方向进行了全面深入的探讨。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.07864.pdf
论文总结了大语言模型(Large Language Model，LLM)代理的崛起和潜力。该调查系统地介绍了LLM代理的概念框架，包括大脑、感知和行动三个主要组件。研究涵盖了LLM代理在单一代理、多代理、人机合作等方面的广泛应用，还探讨了LLM代理社会的行为、个性、环境以及领域内的关键问题。论文列举了一系列必读论文，涉及自然语言交互、知识、记忆、推理和规划、感知、行动等方面。这份调查对于理解LLM代理的发展和应用提供了有价值的综述。
LLM-based Agent 论文列表：https://github.com/WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List