Exploring Autonomous Agents through the Lens of Large Language Models: A Review
本文是LLM系列专著中的专门针对《Exploring Autonomous Agents from the Perspective of Large Language Models: A Review》的翻译。
从大型语言模型的角度探索自主代理：综述
- 摘要
- 引言
- 大型语言模型及其基于LLM的自主代理背景
- 基于大型语言模型构建自主代理的方法
- 自动代理评估体系的设计与实现
- 实现限制与挑战分析
- 结论
摘要
大型语言模型（LLM）正推动人工智能领域的发展，在此过程中自主代理系统能够承担起各类复杂任务。这类代理具备了精深的文字理解和生成能力，在服务质量保障到医疗健康等多个行业都将产生根本性地影响。然而，在多模态性、人类价值观的一致性、幻觉生成以及性能评估等方面面临诸多挑战。与此同时，在提示机制、推理能力以及工具应用等技术发展路径上不断取得突破进展。基于当前LLM技术前沿的人工智能发展预期将充满无限潜力
1 引言
2 大型语言模型和基于LLM的自主代理的背景
3 使用大型语言模型构建自主代理
4 评估自动代理
5 实现限制
6 结论
大型语言模型（LLM）位于人工智能领域的前沿位置，并支撑着能够承担广泛任务的自主代理系统。这些代理不仅具备理解和生成类似人类交流文本的能力，并且还可能彻底改变从客户服务到医疗保健等各个领域的运作模式。尽管如此，在应对多模态通信模式的任务方面仍面临着巨大挑战。多模态能力——即处理并生成涉及文本、图像及声音等多种通信模式的信息——是主要障碍之一。尽管LLM在基于文本的任务中表现优异，在涉及其他通信模式的任务中其能力仍有待提升。另一个关键挑战在于确保这些自主代理的行为与人类价值观保持一致。随着人工智能系统的自主权逐步扩大，其行为决策必须与人类道德准则产生共鸣，并在文化内涵与伦理原则的基础上进行整合。这种复杂性要求我们在构建AI系统时充分考虑其伦理基础。此外，“幻觉现象”——指产生无根据信息的情形——也构成了另一大障碍。虽然LLM擅长生成看似合理的文本内容，但偶尔也会产出事实错误或荒谬的信息片段。对这类问题进行科学评估带来了额外难度。“传统的评估指标”，如准确率或精确度等指标可能无法全面反映这些代理的真实能力水平。“ AgentBench、WebArena 和 ToolLLM 等综合评测平台则提供了全面的方法来评估这些代理在复杂现实场景中的表现能力”。通过模拟真实世界的环境和任务情境来实现这一目标。“ AgentBench、WebArena 和 ToolLLM 等综合评测平台则提供了全面的方法来评估这些代理在复杂现实场景中的表现能力”。为了进一步提升性能并克服现有挑战，在研究领域正致力于探索多种技术手段。“提示与推理有助于引导代理人的反应，并增强其决策能力”。此外，“工具”的使用使代理能够利用外部资源以提高自身能力水平。“情境学习则使主体能够在对话历史中学习并相应地调整其行为反应”。通过引入 AgentBench、WebArena 和 ToolLLM 等综合评测平台的支持体系，在模拟真实世界环境和任务的情境下对代理进行全面评测将有助于提升其整体性能水平”。随着研究工作的不断推进，在AI技术引领下的人工智能应用将在我们的数字生活中发挥越来越重要的作用，并帮助我们完成从回复电子邮件到诊断疾病等各项任务