大型语言模型赋能的智能体：通往通用人工智能的全新路径

人工智能（AI）致力于设计和开发能够模拟人类智能和能力的系统。自18世纪哲学家丹尼斯·狄德罗提出“会回答所有问题的鹦鹉就是聪明的”，人们就一直在探索机器是否能像人类一样思考。20世纪50年代，艾伦·图灵提出了著名的图灵测试，为人工智能研究奠定了基础。

智能体的演化：从哲学到人工智能

“主体”的概念源于哲学，它描述了拥有欲望、信念、意图和行动能力的实体。这一概念逐渐过渡到计算机科学领域，旨在赋予计算机理解用户意图并自主行动的能力。随着人工智能的发展，“智能体”一词逐渐成为 AI 研究中的核心概念，用来描述能够表现出智能行为，并具备自主性、反应性、主动性和社交能力等特性的实体。

智能体的挑战：通往通用人工智能的瓶颈

从20世纪中期开始，人工智能研究取得了重大进展，但主要集中在增强特定能力或完成特定任务上，例如符号推理或玩围棋和国际象棋。在不同场景中实现广泛的适应性仍然是一个巨大的挑战。此外，之前的研究更注重算法和训练策略的设计，而忽视了模型内在能力的发展，例如知识记忆、长期规划、有效泛化和高效交互。

大型语言模型：智能体的“大脑”

大型语言模型（LLM）的出现为智能体的进一步发展带来了希望。LLM 拥有强大的文本处理能力，能够理解和生成自然语言，并展现出知识获取、指令理解、泛化、规划和推理等方面的潜力。这些优势使其被认为是通往通用人工智能（AGI）的潜在路径。

基于 LLM 的智能体：一个通用框架

本文提出了一个基于 LLM 的智能体通用框架，包含三个关键部分：大脑、感知和行动：

• 大脑： 由 LLM 构成，负责存储知识、处理信息、进行决策、推理和规划。
• 感知： 类似于人类的感觉器官，将智能体的感知空间扩展到多模态空间，包括文本、声音、视觉、触觉、嗅觉等。
• 行动： 赋予智能体执行文本输出、采取具身行动和使用工具的能力，使其能够更好地响应环境变化并提供反馈。

基于 LLM 的智能体的应用：从单体到多体

基于 LLM 的智能体在现实世界中有着广泛的应用：

• 单体智能体： 在基于文本的任务和模拟探索环境中展现出处理特定任务、推动创新和展示类人生存技能和适应性的能力。
• 多体智能体： 通过合作、谈判或竞争的方式共同完成任务，展现出协作和社会化的能力。
• 人-智能体协作： 通过指导者-执行者范式和平等伙伴关系范式，实现人机协作，共同解决问题。

智能体社会：模拟社会与未来展望

基于 LLM 的智能体可以形成模拟社会，展现出类似人类的行为和个性。这些智能体可以在不同的环境中运行，包括基于文本的环境、虚拟沙箱和物理世界。模拟社会中涌现的社会现象为我们提供了宝贵的经验教训和潜在风险的警示。

未来挑战与展望：

基于 LLM 的智能体领域充满了挑战和机遇：

• LLM 研究与智能体研究的相互促进： 基于 LLM 的智能体发展为两个领域提供了新的研究方向。
• 评估框架： 需要建立完善的评估框架，从效用、社交性、价值观和持续发展能力等维度评估基于 LLM 的智能体。
• 潜在风险： 需要关注基于 LLM 的智能体的对抗性鲁棒性和可信度，以及滥用、失业和对人类福祉的威胁等风险。
• 扩大智能体数量： 需要探索扩大智能体数量的潜在优势和挑战，以及预先确定和动态扩展的方法。
• 开放问题： 需要进一步探讨基于 LLM 的智能体是否代表通往 AGI 的潜在路径，以及从虚拟模拟环境到物理环境的挑战，AI 代理中的集体智能，以及代理即服务等问题。

结语：

基于 LLM 的智能体为我们打开了通往通用人工智能的大门。未来，随着技术的不断发展，这些智能体将更加强大，为我们带来更加智能、便捷和充满希望的未来。