简介：复旦NLP团队发布86页综述论文，探讨基于LLM的Agent的概念框架、应用场景及未来发展方向，提出智能体社会概念，强调其在实现通用人工智能中的潜力。
在人工智能领域，每一次技术的飞跃都预示着未来的无限可能。近日，复旦大学的自然语言处理（NLP）团队发布了一篇长达86页的综述论文，详细探讨了基于大型语言模型（LLM）的Agent的现状与未来，为我们描绘了一个由智能体构成的社会蓝图。
Agent，中文翻译为“代理”或“智能体”，是指具有自主决策能力和自我学习能力的计算机程序或机器人。它们能够感知环境、分析信息、制定决策并执行行动，从而完成任务。在人工智能的大家庭中，Agent是近年来备受瞩目的新星。它们不仅拥有强大的自然语言处理能力，还能通过不断学习和优化，逐渐适应各种复杂环境。
复旦NLP团队的这篇综述论文，从AI Agent的历史出发，全面梳理了基于LLM的Agent的现状。论文指出，LLM-based Agent由大脑、感知和行动三个主要组件构成，与人类智能具有诸多相似之处。其中，大脑由LLM组成，负责存储记忆和知识，以及信息处理、决策等不可或缺的功能；感知模块则用于获取环境信息，将多模态的输入转换为可用的提示；而行动模块则负责执行决策，通过具身能力和工具使用，与环境进行交互。
论文不仅关注了LLM-based Agent的技术细节，还进一步探讨了它们在社会中的应用和潜在影响。随着技术的不断进步，单个Agent已经能够在各种应用方向上表现出优异的任务解决能力。然而，真正的变革将发生在多Agent交互和人与Agent交互的场景中。
当多个Agent进行互动时，它们可以通过合作或对抗性互动实现共同进步。这种互动不仅提高了Agent的性能，还促进了新知识和技能的传播。同时，人与Agent的交互也为人类带来了前所未有的便利。例如，在医疗领域，智能Agent可以分析病人的医疗记录，提供诊断建议，或帮助医生进行远程病人监护。在教育领域，它们则可以根据学生的学习进度和表现，提供个性化的学习资源和辅导。
更重要的是，随着Agent数量的增加和交互的深入，一个由Agent组成的社会逐渐形成。在这个社会中，Agent不仅拥有计划、推理和反思等内化行为，还表现出内在的人格特质，包括认知、情感和性格。它们能够与其他Agent组成群体，并表现出群体行为，如合作和竞争。这种智能体社会的构想，为我们提供了一个全新的视角来看待人工智能的未来。
尽管LLM-based Agent和智能体社会的前景令人振奋，但它们也面临着诸多挑战。首先，如何确保Agent的决策和行为符合人类的价值观和道德标准是一个亟待解决的问题。其次，随着Agent数量的增加，如何有效管理和协调它们之间的交互也成为一个巨大的挑战。此外，智能体社会的安全性和稳定性也是研究者们需要关注的重点。
然而，正是这些挑战孕育着新的机遇。通过不断探索和创新，我们有望在未来构建一个更加智能、高效和人性化的智能体社会。在这个过程中，千帆大模型开发与服务平台等先进技术将发挥重要作用。它们不仅为Agent提供了强大的计算和存储能力，还通过不断优化和升级，推动了Agent技术的快速发展。
复旦NLP团队的这篇综述论文为我们打开了一个全新的视野，让我们看到了人工智能未来的无限可能。在这个由智能体构成的社会中，人类将不再是孤独的决策者，而是与Agent共同协作、共同进步的伙伴。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，一个更加智能、高效和人性化的未来正在向我们走来。