論文の概要: A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11432v3
• Date: Tue, 12 Mar 2024 09:51:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 01:55:06.301426
• Title: A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づく自律エージェントに関する調査
• Authors: Lei Wang and Chen Ma and Xueyang Feng and Zeyu Zhang and Hao Yang and Jingsen Zhang and Zhiyuan Chen and Jiakai Tang and Xu Chen and Yankai Lin and Wayne Xin Zhao and Zhewei Wei and Ji-Rong Wen
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルの知性を達成する上で、顕著な可能性を示している。 本稿では,LLMに基づく自律エージェントの分野を総合的な観点から体系的に検討する。 本稿では、社会科学、自然科学、工学の分野におけるLLMベースの自律エージェントの多様な応用について概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.8237473711049
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous agents have long been a prominent research focus in both academic and industry communities. Previous research in this field often focuses on training agents with limited knowledge within isolated environments, which diverges significantly from human learning processes, and thus makes the agents hard to achieve human-like decisions. Recently, through the acquisition of vast amounts of web knowledge, large language models (LLMs) have demonstrated remarkable potential in achieving human-level intelligence. This has sparked an upsurge in studies investigating LLM-based autonomous agents. In this paper, we present a comprehensive survey of these studies, delivering a systematic review of the field of LLM-based autonomous agents from a holistic perspective. More specifically, we first discuss the construction of LLM-based autonomous agents, for which we propose a unified framework that encompasses a majority of the previous work. Then, we present a comprehensive overview of the diverse applications of LLM-based autonomous agents in the fields of social science, natural science, and engineering. Finally, we delve into the evaluation strategies commonly used for LLM-based autonomous agents. Based on the previous studies, we also present several challenges and future directions in this field. To keep track of this field and continuously update our survey, we maintain a repository of relevant references at https://github.com/Paitesanshi/LLM-Agent-Survey.
• Abstract（参考訳）: 自律エージェントは長い間、学術コミュニティと産業コミュニティの両方で重要な研究対象であった。 この分野での以前の研究は、しばしば孤立した環境の中で限られた知識を持つ訓練エージェントに焦点を当てており、それは人間の学習プロセスと大きく異なるため、エージェントが人間のような決定を下すのを困難にしている。 近年,膨大な量のWeb知識の獲得により,人間レベルの知能を実現する上で,大きな言語モデル(LLM)が顕著な可能性を示している。 LLMをベースとした自律型エージェントの研究が急増した。 本稿では,これらの研究の包括的調査を行い,総合的な観点からllmベースの自律エージェントの分野を体系的に検討する。 より具体的には、LLMに基づく自律エージェントの構築について論じ、前回の作業の大部分を包含する統一的なフレームワークを提案する。 次に,社会科学,自然科学,工学の分野におけるllmに基づく自律エージェントの多様な応用について概観する。 最後に、llmベースの自律エージェントで一般的に使用される評価戦略について考察する。 本研究は,本分野における課題と今後の方向性についても述べる。 このフィールドを追跡し、調査を継続的に更新するために、関連する参照のリポジトリをhttps://github.com/paitesanshi/llm-agent-surveyに保持します。

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