关于基于 LLM 智体的综述：常见工作流和可重用 LLM 配置文件组件

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24年6月来自澳大利亚大学的论文“A Survey on LLM-Based Agents: Common Workflows and Reusable LLM-Profiled Components”。 大语言模型 (LLM) 的最新进展促进了开发基于 LLM 智体的复杂框架发展。然而，这些框架的复杂性对在粒度级上进行细微差分构成了障碍，而细微差分是实现跨不同框架的有效实施和促进未来研究的关键方面。因此，本综述主要目的是，识别通用工作流程和可重用的 LLM 配置文件组件 (LMPC) ，促进对各种最近提出的框架进行统一地理解。 生成式大语言模型 (GLM 或 LLM) 已获得广泛的通用知识和类似人类的推理能力 (Santurkar，2023；Wang，2022；Zhong，2022，2023)，使其成为构建 AI 智体（称为基于 LLM 的智体）的关键。基于 LLM 智体的定义，是它们能够与外部工具（例如维基百科）或环境（例如家庭环境）主动交互，并旨在作为智体的组成部分发挥作用，包括行 ………………………………