主要观点总结
文章介绍了来自杭州电子科技大学和浙江大学的研究者提出的一种新的智能体框架AutoManual，该框架旨在解决智能体过度依赖人类专家知识，难以自主适应新环境的问题。通过模仿人类认识世界的过程，AutoManual可以让智能体执行任务成功率高达97%，并且智能体在过程中学习的经验还可以供人类阅读，甚至给其他智能体提供规划指导。文章详细描述了AutoManual框架的构成及工作原理，展示了其在机器人规划环境ALFWorld和网站导航环境MiniWoB++上的出色表现。
关键观点总结
关键观点1: AutoManual框架的提出
为了解决智能体过度依赖人类专家知识，难以自主适应新环境的问题，研究者提出了AutoManual框架，该框架模仿人类认识世界的过程，使智能体能够适应新环境并自主学习。
关键观点2: AutoManual框架的工作机制
AutoManual框架由三个阶段组成：Building阶段、Formulating阶段和Testing阶段。在Building阶段，Planner Agent和Builder Agent从环境交互中构建规则；在Formulating阶段，Formulator Agent将规则制定成Markdown格式的指导手册；在Testing阶段，评估指导手册的效果。
关键观点3: AutoManual框架的应用表现
在机器人规划环境ALFWorld和网站导航环境MiniWoB++上的实验表明，AutoManual框架能够显著提高智能体的任务成功率，并且生成的Markdown手册对人类阅读友好，能够发现许多有意思的环境规则。
文章预览
陈铭浩 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 只需一次人类示范，就能让智能体适应新环境？ 来自杭州电子科技大学和浙江大学的研究者，提出了一套新的智能体框架 AutoManual 。 该研究 有效解决了智能体过度依赖人类专家提供的知识，难以自主适应新环境的问题 。 通过模仿人类认识世界“记笔记”的过程，AutoManual可以让智能体执行任务成功率高达 97% 。 不仅如此，智能体在过程中学习的经验还可以供人类阅读，甚至给其他智能体提供规划指导。 现有智能体对人类依赖较大 目前，基于大语言模型的智能体（LLM Agents）展现出强大的潜力，能够自主完成各个领域的任务，如机器人规划、游戏角色控制与网站导航。 △ AgentBench: Evaluating LLMs as Agents.Xiao Liu (THU) et al. arXiv. 然而，这些智能体往往是为特定环境和特定任务设计的。 如果我们分析一个 LLM Agent 的系统提
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