論文の概要: The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07864v3
• Date: Tue, 19 Sep 2023 08:29:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 11:07:51.098018
• Title: The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくエージェントの台頭と可能性:調査
• Authors: Zhiheng Xi, Wenxiang Chen, Xin Guo, Wei He, Yiwen Ding, Boyang Hong, Ming Zhang, Junzhe Wang, Senjie Jin, Enyu Zhou, Rui Zheng, Xiaoran Fan, Xiao Wang, Limao Xiong, Yuhao Zhou, Weiran Wang, Changhao Jiang, Yicheng Zou, Xiangyang Liu, Zhangyue Yin, Shihan Dou, Rongxiang Weng, Wensen Cheng, Qi Zhang, Wenjuan Qin, Yongyan Zheng, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang, Tao Gui
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)の潜在的な火花と見なされる まず、エージェントの概念を哲学的起源からAI開発まで追跡し、LLMがエージェントに適した基盤である理由を説明します。 単一エージェントシナリオ,マルチエージェントシナリオ,ヒューマンエージェント協調の3つの側面において,LLMベースのエージェントの広範な応用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.71061158000953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For a long time, humanity has pursued artificial intelligence (AI) equivalent to or surpassing the human level, with AI agents considered a promising vehicle for this pursuit. AI agents are artificial entities that sense their environment, make decisions, and take actions. Many efforts have been made to develop intelligent agents, but they mainly focus on advancement in algorithms or training strategies to enhance specific capabilities or performance on particular tasks. Actually, what the community lacks is a general and powerful model to serve as a starting point for designing AI agents that can adapt to diverse scenarios. Due to the versatile capabilities they demonstrate, large language models (LLMs) are regarded as potential sparks for Artificial General Intelligence (AGI), offering hope for building general AI agents. Many researchers have leveraged LLMs as the foundation to build AI agents and have achieved significant progress. In this paper, we perform a comprehensive survey on LLM-based agents. We start by tracing the concept of agents from its philosophical origins to its development in AI, and explain why LLMs are suitable foundations for agents. Building upon this, we present a general framework for LLM-based agents, comprising three main components: brain, perception, and action, and the framework can be tailored for different applications. Subsequently, we explore the extensive applications of LLM-based agents in three aspects: single-agent scenarios, multi-agent scenarios, and human-agent cooperation. Following this, we delve into agent societies, exploring the behavior and personality of LLM-based agents, the social phenomena that emerge from an agent society, and the insights they offer for human society. Finally, we discuss several key topics and open problems within the field. A repository for the related papers at https://github.com/WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List.
• Abstract（参考訳）: 人類は長い間、人間のレベルに匹敵する人工知能(AI)を追求してきた。 AIエージェントは、環境を感知し、意思決定し、行動を取る人工エンティティである。 知的エージェントの開発には多くの取り組みがなされているが、主に特定のタスクにおける特定の能力やパフォーマンスを高めるためのアルゴリズムや訓練戦略の進歩に焦点を当てている。 実際、コミュニティに欠けているのは、さまざまなシナリオに適応可能なAIエージェントを設計するための出発点となる、汎用的で強力なモデルである。 彼らが示した多種多様な能力のため、大きな言語モデル(LLM)は人工知能(AGI)の潜在的な火花と見なされ、汎用AIエージェントの構築を期待している。 多くの研究者がLLMをAIエージェント構築の基礎として活用し、大きな進歩を遂げた。 本稿では,llmに基づくエージェントに関する総合的な調査を行う。 まず,エージェントの概念を哲学的起源からAI開発まで追跡し,LLMがエージェントに適した基盤である理由を説明する。 これに基づいて,脳,知覚,行動という3つの主成分からなるllmベースのエージェントのための汎用フレームワークを提案する。 その後、単一エージェントシナリオ、マルチエージェントシナリオ、ヒューマンエージェント協調の3つの側面において、LLMベースのエージェントの広範な応用について検討する。 その後,エージェント・ソサエティを探究し,llmに基づくエージェントの行動と性格,エージェント・ソサエティから生じる社会現象,それらが人間社会に与える洞察を探求する。 最後に、この分野におけるいくつかの重要なトピックとオープンな問題について論じる。 関連論文のリポジトリはhttps://github.com/WooooDyy/LLM-Agent-Paper-Listにある。

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