論文の概要: Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21460v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 12:50:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:18.488279
• Title: Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルエージェント:方法論,応用,課題に関する調査
• Authors: Junyu Luo, Weizhi Zhang, Ye Yuan, Yusheng Zhao, Junwei Yang, Yiyang Gu, Bohan Wu, Binqi Chen, Ziyue Qiao, Qingqing Long, Rongcheng Tu, Xiao Luo, Wei Ju, Zhiping Xiao, Yifan Wang, Meng Xiao, Chenwu Liu, Jingyang Yuan, Shichang Zhang, Yiqiao Jin, Fan Zhang, Xian Wu, Hanqing Zhao, Dacheng Tao, Philip S. Yu, Ming Zhang,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)エージェントは、目標駆動の振る舞いと動的適応能力を持ち、人工知能への重要な経路を示す可能性がある。 本調査は, LLMエージェントシステムを方法論中心の分類法により体系的に分解する。 私たちの作業は、エージェントの構築方法、コラボレーション方法、時間の経過とともにどのように進化するか、という、統一されたアーキテクチャの視点を提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.3032929492409
• License:
• Abstract: The era of intelligent agents is upon us, driven by revolutionary advancements in large language models. Large Language Model (LLM) agents, with goal-driven behaviors and dynamic adaptation capabilities, potentially represent a critical pathway toward artificial general intelligence. This survey systematically deconstructs LLM agent systems through a methodology-centered taxonomy, linking architectural foundations, collaboration mechanisms, and evolutionary pathways. We unify fragmented research threads by revealing fundamental connections between agent design principles and their emergent behaviors in complex environments. Our work provides a unified architectural perspective, examining how agents are constructed, how they collaborate, and how they evolve over time, while also addressing evaluation methodologies, tool applications, practical challenges, and diverse application domains. By surveying the latest developments in this rapidly evolving field, we offer researchers a structured taxonomy for understanding LLM agents and identify promising directions for future research. The collection is available at https://github.com/luo-junyu/Awesome-Agent-Papers.
• Abstract（参考訳）: 知的エージェントの時代は、大きな言語モデルにおける革命的な進歩によって、私たちを支えている。 大きな言語モデル(LLM)エージェントは、目標駆動の振る舞いと動的適応能力を持ち、人工知能への重要な経路を示す可能性がある。 本調査は, LLMエージェントシステムを方法論中心の分類, アーキテクチャ基盤のリンク, 協調機構, 進化経路を通じて体系的に分解する。 我々は,エージェント設計の原則と複雑な環境における創発的行動の基本的な関係を明らかにすることによって,断片化された研究スレッドを統一する。 当社の作業は、エージェントの構築方法、コラボレーション方法、時間とともにどのように進化していくのか、さらには評価方法論やツールアプリケーション、実践上の課題、さまざまなアプリケーションドメインに対処する上で、統一されたアーキテクチャ的な視点を提供します。 この急速に発展している分野での最新の展開を調査することで、LLMエージェントの理解と将来の研究への有望な方向性を特定するための構造化された分類法を研究者に提供する。 コレクションはhttps://github.com/luo-junyu/Awesome-Agent-Papersで入手できる。

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