一篇大模型Agent最新综述

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嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道~ 最近这2篇综述有点撞车了，不是纯正的Agent综述，可以了解一下最新的应用测的Agent发展情况！ 现实中的Agent系统会面临很多的挑战，常见的有以下几点： 感知模块的探索不足：当前研究中对LLM-based Agent的感知模块探索不够，尤其是在处理代码这类特殊文本输入时，缺乏对树/图结构等高级输入模式的研究。 角色扮演能力的需求：Agent常常需要在不同任务中扮演多种角色，如代码生成器、测试员等，这对Agent的多角色处理能力提出了挑战。 知识检索基础的缺乏：很多场景，缺乏一个权威且公认的、包含丰富相关知识的外部检索库 幻觉问题：如生成不存在的API或错误的代码，这影响了Agent的整体性能。 效率问题：在多Agent协作中，计算资源的需求和通信开销可能会影响协作的效率和实时性。 一个Agent应 ………………………………