大型语言模型驱动的智能体：从诞生到社会

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。