大语言模型智能体全面综述：能力框架，多智能体系统，性能评估，应用前景，挑战趋势

主要观点总结

文章介绍了基于大型语言模型（LLM）的智能体及其在多智能体系统中的应用。文章首先回顾了智能体的定义和发展历程，接着探讨了基于LLM的智能体的基本概念，包括其定义、规划能力、记忆、反思能力、行动和外部环境。然后，详细阐述了基于LLM的多智能体系统的多角色关系、规划类型和增强通信方法。文章还讨论了基于LLM的智能体在各个领域的应用前景和面临的挑战，并提出了可能的解决方案。最后，文章深入探讨了基于LLM的智能体的发展趋势和挑战，包括LLM的固有限制、MAS的动态扩展以及安全和信任问题。

关键观点总结

关键观点1: 智能体的定义和发展历程

文章首先介绍了智能体的概念，从简单的反射智能体到基于强化学习（RL）的智能体，再到基于LLM的智能体的发展历程。

关键观点2: 基于LLM的智能体基本概念

文章详细讨论了基于LLM的智能体的定义、规划能力、记忆、反思能力、行动和外部环境，为理解这些智能体提供了基础。

关键观点3: 多智能体系统的多角色关系和规划类型

文章介绍了基于LLM的多智能体系统，包括多角色关系、规划类型以及增强通信方法，为智能体间的协作提供了框架。

关键观点4: 基于LLM的智能体在各领域的应用前景和挑战

文章讨论了基于LLM的智能体在不同领域的应用前景，包括自然科学、社会科学、工程系统等，并指出了面临的挑战，如LLM的固有限制、动态扩展和安全性等。

关键观点5: 发展趋势和挑战

文章深入探讨了基于LLM的智能体的发展趋势，包括增强多模态能力、持续进化等，同时指出了这些智能体面临的挑战，如LLM的内在限制、动态扩展和安全和信任问题。

文章预览

“我们定义AI为研究从环境中接收感知并执行动作的智能体。” ——《人工智能：现代方法》，Stuart Russell和Peter Norvig（2003年）。 智能体作为实现人工通用智能（AGI）的潜在途径而脱颖而出。因此，研究人员致力于它们的多样化实现。得益于最近在大型语言模型（LLMs）方面的进步，使用通用自然语言作为接口的基于LLM的智能体显示出在各种应用中的强大的泛化能力——从作为自主通用任务助手到在编码、社交和经济领域的应用，基于LLM的智能体提供了广泛的探索机会。本文综述了当前的研究，以提供基于LLM的智能体在单智能体和多智能体系统中的深入概述。它涵盖了它们的定义、研究框架和基础组件，如它们的组成、认知和规划方法、工具利用以及对环境反馈的响应。我们还深入探讨了在多智能体系统中部署基于LLM的智能体的机制，包括多角色 ………………………………