近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，其中大型语言模型（LLM）的出现被认为是通向通用人工智能（AGI）的关键一步。LLM 拥有强大的语言理解和生成能力，为构建能够感知环境、做出决策并执行行动的智能体提供了坚实的基础。本文将深入探讨 LLM 驱动的智能体，从其构建、应用到社会模拟等方面展开论述。
1. 智能体的诞生：LLM 驱动的智能体构建
LLM 驱动的智能体通常由三个主要部分组成：大脑、感知和行动。
1.1 大脑：以 LLM 为核心
LLM 是智能体的大脑，赋予其强大的语言能力，使其能够理解和生成自然语言。
1.1.1 自然语言交互
LLM 在自然语言交互方面展现出卓越的能力，包括：
- 高质量生成： LLM 可以生成流畅、连贯且富有创意的文本，例如，在 Towards End-to-End Embodied Decision Making via Multi-modal Large Language Model: Explorations with GPT4-Vision and Beyond 中，研究者利用 LLM 构建了 PCA-EVAL，一个用于评估基于 LLM 的端到端方法和工具使用方法的基准测试平台。
- 深度理解： LLM 能够理解文本的语义、情感和意图，例如，在 Clever Hans or Neural Theory of Mind? Stress Testing Social Reasoning in Large Language Models. 中，研究者发现 LLM 在一定程度上具备心智理论能力，但这种能力并不稳健。
1.1.2 知识
LLM 的知识储备是其强大能力的基石，主要来源包括：
- 预训练模型： LLM 通过在海量文本数据上进行预训练，学习了丰富的语言知识，例如，Learning Distributed Representations of Sentences from Unlabelled Data 中提出的词嵌入模型，为 LLM 提供了基础的语言知识。
- 语言知识： LLM 掌握了语言的语法、语义和词汇知识，例如，Probing Pre-trained Language Models for Semantic Attributes and their Values 研究了 LLM 对语义属性和值的理解能力。
- 常识知识： LLM 具备一定程度的常识推理能力，例如，Language Models of Code are Few-Shot Commonsense Learners 发现代码语言模型可以进行少样本常识学习。
- 可操作知识： LLM 可以将知识转化为可执行的行动，例如，Large language models in medicine 讨论了 LLM 在医疗领域的应用，可以帮助医生诊断和治疗疾病。
1.1.3 内存
LLM 的内存能力决定了其记忆和检索信息的能力。
- 内存能力： LLM 的内存能力可以通过以下方法提升：
- 提高 Transformer 的长度限制： 例如，MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems 提出了 MemGPT，一个将 LLM 作为操作系统使用的框架，可以处理更长的文本序列。
- 记忆摘要： 例如，Walking Down the Memory Maze: Beyond Context Limit through Interactive Reading 通过交互式阅读来扩展 LLM 的上下文长度。
- 使用向量或数据结构压缩记忆： 例如，ChatDB: Augmenting LLMs with Databases as Their Symbolic Memory 将数据库作为 LLM 的符号记忆，扩展了其记忆能力。
- 记忆检索： LLM 需要能够有效地从记忆中检索相关信息，例如，Memory Sandbox: Transparent and Interactive Memory Management for Conversational Agents 提出了一种透明且交互式的内存管理方法，用于对话智能体。
1.1.4 推理与规划
LLM 的推理和规划能力是其解决复杂问题、制定行动计划的关键。
- 推理： LLM 可以进行逻辑推理和归纳推理，例如，Training Large Language Models for Reasoning through Reverse Curriculum Reinforcement Learning 提出了一种基于反向课程强化学习的 LLM 推理训练方法。
- 规划： LLM 可以根据目标制定行动计划，包括：
- 计划制定： 例如，Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models 提出了一种基于树结构的 LLM 规划方法。
- 计划反思： 例如，Agent-Pro: Learning to Evolve via Policy-Level Reflection and Optimization 提出了一种基于策略级反思和优化的 LLM 智能体进化方法。
1.1.5 可迁移性和泛化性
LLM 的可迁移性和泛化性决定了其在不同任务和场景下的适应能力。
- 未见任务泛化： LLM 可以将已学知识迁移到新的任务，例如，AgentTuning: Enabling Generalized Agent Abilities for LLMs 提出了一种用于赋予 LLM 泛化能力的训练方法。
- 上下文学习： LLM 可以通过少量示例快速学习新任务，例如，Language Models are Few-Shot Learners 展示了 LLM 的少样本学习能力。
- 持续学习： LLM 可以不断学习新知识，避免遗忘旧知识，例如，Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models 展示了 LLM 驱动的终身学习智能体在 Minecraft 中的应用。
1.2 感知：多模态输入
LLM 驱动的智能体可以通过多模态感知，获取更丰富的信息。
1.2.1 视觉
LLM 可以理解和生成图像信息，例如，Images Speak in Images: A Generalist Painter for In-Context Visual Learning 提出了一个用于上下文视觉学习的通用模型 Painter。
1.2.2 音频
LLM 可以理解和生成音频信息，例如，Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers 训练了一个神经编解码语言模型 VALL-E，具备上下文学习能力。
1.3 行动：扩展行动空间
LLM 驱动的智能体可以通过工具使用和具身行动，扩展其行动能力。
1.3.1 工具使用
LLM 可以使用外部工具来完成任务，例如，ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs 提出了一种通用的工具使用框架 ToolLLM，可以帮助 LLM 使用各种 API。
1.3.2 具身行动
LLM 可以控制机器人等具身智能体，在物理环境中执行任务，例如，PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model 提出了一种具身多模态语言模型 PaLM-E，可以进行具身行动。
2. 智能体在实践中：LLM 驱动的智能体应用
LLM 驱动的智能体在各个领域展现出巨大的应用潜力。
2.1 单个智能体的通用能力
2.1.1 任务导向部署
LLM 驱动的智能体可以用于完成各种特定任务，例如：
- 网络场景： WebArena: A Realistic Web Environment for Building Autonomous Agents 提供了一个真实的网络环境，用于构建自主智能体。
- 生活场景： InterAct: Exploring the Potentials of ChatGPT as a Cooperative Agent 探讨了 ChatGPT 作为合作智能体的潜力。
2.1.2 创新导向部署
LLM 驱动的智能体可以用于推动创新，例如：
- 科学研究： Emergent autonomous scientific research capabilities of large language models 探讨了 LLM 在科学研究中的应用。
- 艺术创作： Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior 展示了 LLM 在艺术创作中的应用。
2.1.3 生命周期导向部署
LLM 驱动的智能体可以用于模拟生物的生命周期，例如：
- 游戏场景： Plan4MC: Skill Reinforcement Learning and Planning for Open-World Minecraft Tasks 展示了 LLM 驱动的智能体在 Minecraft 中的应用。
- 社会模拟： S3: Social-network Simulation System with Large Language Model-Empowered Agents 提出了一种基于 LLM 的社会网络模拟系统。
2.2 多个智能体的协调潜力
2.2.1 合作交互以实现互补
LLM 驱动的智能体可以协同合作，发挥各自的优势，例如：
- 无序合作： RoCo: Dialectic Multi-Robot Collaboration with Large Language Models 提出了一种基于 LLM 的多机器人协作框架。
- 有序合作： AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation Framework 提出了一种基于多智能体对话的 LLM 应用框架。
2.2.2 对抗交互以实现进步
LLM 驱动的智能体可以通过对抗交互，提升各自的能力，例如：
- 辩论： Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate 展示了 LLM 通过辩论来提升事实性和推理能力。
- 博弈： Mastering the Game of No-Press Diplomacy via Human-Regularized Reinforcement Learning and Planning 展示了 LLM 在外交博弈中的应用。
2.3 人机交互
2.3.1 指导者-执行者模式
LLM 驱动的智能体可以作为人类的助手，执行指令，例如：
- 教育： Math Agents: Computational Infrastructure, Mathematical Embedding, and Genomics 展示了 LLM 在数学教育中的应用。
- 医疗： HuatuoGPT, towards Taming Language Model to Be a Doctor 展示了 LLM 在医疗诊断和治疗中的应用。
2.3.2 平等伙伴模式
LLM 驱动的智能体可以作为人类的伙伴，进行平等的交流和合作，例如：
- 情感交流： SAPIEN: Affective Virtual Agents Powered by Large Language Models 展示了 LLM 在情感交流中的应用。
- 共同参与： Human-level play in the game of Diplomacy by combining language models with strategic reasoning 展示了 LLM 在外交博弈中的应用。
3. 智能体社会：从个体到群体
LLM 驱动的智能体可以形成社会，模拟人类社会的行为和现象。
3.1 LLM 驱动的智能体的行为和个性
3.1.1 社会行为
- 个体行为： Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning 展示了 LLM 驱动的智能体在学习和决策过程中的个体行为。
- 群体行为： AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring Emergent Behaviors in Agents 展示了 LLM 驱动的智能体在群体中的行为模式。
3.1.2 个性
- 认知： Machine Psychology: Investigating Emergent Capabilities and Behavior in Large Language Models Using Psychological Methods 探讨了 LLM 的认知能力。
- 情感： Emotional Intelligence of Large Language Models 探讨了 LLM 的情感智能。
- 性格： Do LLMs Possess a Personality? Making the MBTI Test an Amazing Evaluation for Large Language Models 探讨了 LLM 的性格特征。
3.2 智能体社会环境
3.2.1 文本环境
LLM 驱动的智能体可以在文本环境中进行交互，例如，Hoodwinked: Deception and Cooperation in a Text-Based Game for Language Models 展示了 LLM 在文本游戏中的应用。
3.2.2 虚拟沙盒环境
LLM 驱动的智能体可以在虚拟沙盒环境中进行模拟，例如，Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior 展示了 LLM 在虚拟环境中的应用。
3.2.3 物理环境
LLM 驱动的智能体可以控制机器人等具身智能体，在物理环境中进行交互，例如，RoboAgent: Generalization and Efficiency in Robot Manipulation via Semantic Augmentations and Action Chunking 展示了 LLM 在机器人控制中的应用。
3.3 基于 LLM 的智能体社会模拟
LLM 驱动的智能体可以用于模拟人类社会，例如：
- 社会规范的出现： Emergence of Social Norms in Large Language Model-based Agent Societies 研究了 LLM 驱动的智能体社会中社会规范的形成。
- 社会现象的模拟： Epidemic Modeling with Generative Agents 展示了 LLM 驱动的智能体在流行病模拟中的应用。
4. 未来展望：机遇与挑战并存
LLM 驱动的智能体正处于快速发展阶段，其强大的语言能力、知识储备、推理规划能力以及可迁移性和泛化性，使其在各种领域展现出巨大潜力。然而，我们也必须清醒地认识到，这项技术的发展并非一帆风顺，还面临着许多挑战和风险。
4.1 互相促进：LLM 与智能体研究的双向赋能
LLM 研究为智能体研究提供了强大的基础模型，例如，LLM 可以帮助智能体进行决策、规划和行动，并有效地处理未见任务。另一方面，智能体研究也为 LLM 研究提出了新的挑战和方向，例如，如何让 LLM 更好地理解环境、学习新的技能以及进行更有效的社会交互。
4.2 评价体系：多维评估，确保智能体安全可靠
评估 LLM 驱动的智能体是一个复杂的过程，需要考虑多个维度：
- 效用： 评估智能体完成任务的效率和成功率，例如，AgentBench: Evaluating LLMs as Agents 提供了一个用于评估 LLM 作为智能体的能力的基准测试框架。
- 社会性： 评估智能体与人类和其他智能体的交互能力，例如，ChatEval: Towards Better LLM-based Evaluators through Multi-Agent Debate 提出了一种基于多智能体辩论的 LLM 评估方法。
- 价值观： 评估智能体的道德和伦理水平，确保其行为符合人类社会价值观，例如，Constitutional AI: harmlessness from AI feedback 提出了一种基于 AI 反馈的无害性训练方法。
- 持续进化： 评估智能体不断学习和适应的能力，例如，Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models 展示了 LLM 驱动的终身学习智能体在 Minecraft 中的应用。
4.3 安全与信任：防范风险，构建可信赖的智能体
LLM 驱动的智能体在应用过程中存在着许多潜在风险，例如：
- 对抗性攻击： LLM 容易受到对抗性攻击，例如，PromptAttack: Prompt-based Attack for Language Models via Gradient Search 提出了一种基于提示的 LLM 攻击方法。
- 可信度问题： LLM 可能存在幻觉问题，例如，Self-Contradictory Hallucinations of Large Language Models: Evaluation, Detection and Mitigation 探讨了 LLM 的自我矛盾幻觉问题。
- 其他风险： LLM 驱动的智能体可能被恶意利用，例如，The malicious use of artificial intelligence: Forecasting, prevention, and mitigation 讨论了人工智能的恶意使用问题。
为了降低风险，我们需要采取措施，例如：
- 增强鲁棒性： 通过对抗性训练等方法，提升 LLM 的鲁棒性。
- 提高可信度： 通过思维链等方法，增强 LLM 的可解释性和可信度。
- 规范使用： 制定相关政策和标准，规范 LLM 驱动的智能体的使用。
4.4 规模化：构建更复杂、更真实的智能体社会
随着智能体数量的增加，我们可以构建更复杂、更真实的智能体社会，例如：
- 提高任务效率： 例如，AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation Framework 展示了 LLM 驱动的智能体在多智能体协作中的应用。
- 增强社会模拟： 例如，S3: Social-network Simulation System with Large Language Model-Empowered Agents 提出了一种基于 LLM 的社会网络模拟系统。
然而，规模化也带来了新的挑战，例如：
- 计算负担： 智能体数量的增加会带来巨大的计算负担。
- 协调难度： 协调大量智能体进行有效的合作和交流会非常困难。
- 信息失真： 智能体数量的增加可能导致信息失真和传播问题。
4.5 开放问题：探索未知，展望未来
LLM 驱动的智能体领域还有许多开放问题需要进一步研究，例如：
- 通向 AGI 的道路： LLM 驱动的智能体是否能成为通向 AGI 的道路？
- 从虚拟到现实： 如何将 LLM 驱动的智能体从虚拟环境迁移到真实的物理环境？
- 群体智能： 如何利用 LLM 驱动的智能体社会来探索群体智能的奥秘？
- 代理即服务： 如何将 LLM 驱动的智能体作为服务提供给用户？
5. 结语
LLM 驱动的智能体正在改变着我们对人工智能的理解，也为我们带来了前所未有的机遇和挑战。未来，我们期待着 LLM 驱动的智能体能够在更多领域发挥作用，为人类社会带来更大的福祉。
参考文献
[1] The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey. Zhiheng Xi et al. (2023). https://arxiv.org/abs/2309.07864
[2] LLM-Agent-Paper-List. https://github.com/WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List
致谢
感谢复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）的辛勤付出，为我们带来了这篇精彩的综述论文。