LLM-Agent-Paper-List
基于LLM的代理进行了系统而 全面的调查，并列出了一些必读的论文
该项目研究基于大型语言模型的智能代理，从核心构建到多模态输入及行动扩展提供全面分析。研究重点包括单代理和多代理的协作场景及与人类互动，探讨智能代理在多种应用领域的潜力及面临的挑战，旨在开拓通用人工智能（AGI）建设的新途径。
项目介绍：LLM-Agent-Paper-List
项目背景
“LLM-Agent-Paper-List” 是一个专注于大语言模型(LLM)的智能体相关研究的项目。大语言模型近年来因其在生成自然语言和感知复杂环境方面的杰出表现而备受关注。随着技术的进步，LLM 被视为实现通用人工智能的重要推动力，这些模型被用作构建智能体的基础材料，从而在许多应用领域取得了重大进展。
项目目标
该项目旨在为研究者和开发者提供一个系统且全面的LLM基础智能体的文献资源。通过维护一份必读论文列表，用户能够迅速获取该领域的最新研究进展和应用动态。这些论文涵盖从智能体的构建到实际应用，以及未来潜在问题的研究范围。
项目更新与动态
最近的一些重要动态包括：
- 2024年6月，“AgentGym”平台发布，支持在多种环境中开发和演化LLM智能体。
- 2024年5月，R3论文被ICML 2024接收，该研究提出逆课程强化学习方法训练LLM智能体进行推理。
- 2023年9月，项目被列入GitHub趋势列表，获得广泛关注。
智能体的构建
智能体的大脑：主要由LLM组成
智能体的大脑由自然语言交互、知识、记忆、推理与计划能力等多个部分组成。每一部分都有其特定的功能和代表性研究：
- 高质量生成：如GPT-4在多模态领域的应用。
- 深度理解：通过大语言模型实现复杂社会推理。
- 知识管理：包括语言本体、常识和可操作知识。
- 记忆扩展：从提升变压器长度限制到互动式记忆检索。
- 推理与计划：如逆课程强化学习以提升推理能力。
知觉：多模态输入
智能体需要以视觉、音频等多模态输入来感知复杂环境，这样使得智能体在真实世界的应用中更加高效和精准。
行 动：扩展动作空间
智能体的行动可以通过工具使用和模拟具身行动来实现。在这一领域，能够处理更多任务类型和地理位置的智能体与其他系统进行协调。
智能体在实践中的应用
单一智能体的通用能力
智能体在多任务部署、创新导向和生命周期导向的应用中展现了其强大的通用能力。
多智能体的协调能力
在协作互动和对抗互动的背景下，多个智能体间可以实现互补与竞争提高。
人机互动
人机合作模式下，智能体可以在教育、健康等多个领域与人类进行有效交流，并可以作为同等伙伴参与各种活动。
未来展望
未来的研究中，LLM基础的智能体将进一步探索在社会行为、个性化和社会性模拟等领域的应用。挑战在于如何设计这些智能体的行为模式和社会现象，以及如何将其行为模拟与人类社会的现象相结合提供更深刻的见解。
结语
项目团队欢迎研究和开发者通过提交问题、邮件或其他方式进行贡献。该项目意在成为LLM智能体领域的知识库，通过不断更新的文献资源，推动技术的创新与实际应用。
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