复旦NLP团队发布80页大模型Agent综述，一文纵览AI智能体的现状与未来

智能体会成为打开 AGI 之门的钥匙吗？复旦 NLP 团队全面探讨 LLM-based Agents。

近期，复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）推出 LLM-based Agents 综述论文，全文长达 86 页，共有 600 余篇参考文献！作者们从 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。同时，作者们探讨了 Agent 相关的前瞻开放问题，对于相关领域的未来发展趋势具有重要价值。

论文链接：arxiv.org/pdf/2309.07864.pdfLLM-based Agent
论文列表：github.com/WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List

长期以来，研究者们一直在追求与人类相当、乃至超越人类水平的通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）。早在 1950 年代，Alan Turing 就将「智能」的概念扩展到了人工实体，并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体通常被称为 —— 代理（Agent*）。「代理」这一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在人工智能领域，这一术语被赋予了一层新的含义：具有自主性、反应性、积极性和社交能力特征的智能实体。

*Agent 术语的中文译名并未形成共识，有学者将其翻译为智能体、行为体、代理或智能代理，本文中出现的「代理」和「智能代理」均指代 Agent。

从那时起，代理的设计就成为人工智能社区的焦点。然而，过去的工作主要集中在增强代理的特定能力，如符号推理或对特定任务的掌握（国际象棋、围棋等）。这些研究更加注重算法设计和训练策略，而忽视了模型固有的通用能力的发展，如知识记忆、长期规划、有效泛化和高效互动等。事实证明，增强模型固有能力是推动智能代理进一步发展的关键因素。

大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望。如果将 NLP 到 AGI 的发展路线分为五级：语料库、互联网、感知、具身和社会属性，那么目前的大型语言模型已经来到了第二级，具有互联网规模的文本输入和输出。在这个基础上，如果赋予 LLM-based Agents 感知空间和行动空间，它们将达到第三、第四级。进一步地，多个代理通过互动、合作解决更复杂的任务，或者反映出现实世界的社会行为，则有潜力来到第五级 —— 代理社会。

作者们设想的一个由智能代理构成的和谐社会，人类也可以参与其中。场景取材自《原神》中的海灯节网页链接