LLM | 论文精读 | 基于大型语言模型的自主代理综述

论文标题：A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents

作者：Lei Wang, Chen Ma, Xueyang Feng, 等

期刊：Frontiers of Computer Science, 2024

DOI：10.1007/s11704-024-40231-1

一、引言

自主代理（Autonomous Agents）长期以来一直是人工智能领域的研究热点。传统的自主代理通常在隔离的环境中进行训练，知识和经验有限，因此很难达到类似人类的智能水平。近年来，随着大型语言模型（LLM）的发展，研究人员尝试利用这些模型作为自主代理的核心控制器，从而提升代理的决策能力。本文对基于LLM的自主代理进行了全面的综述，涵盖了其构建、应用和评估方法，并探讨了这一领域的挑战与未来方向。

二、LLM自主代理的构建

1. 代理的架构设计

LLM自主代理的构建主要关注两个问题：如何设计代理的架构以更好地利用LLM，以及如何赋予代理执行特定任务的能力。本文提出了一个统一的框架，将代理架构分为四个模块：

• 画像模块（Profiling Module）：用于确定代理的角色，例如代码编写者、老师等。代理的角色信息通常会写入提示词中，以影响LLM的行为。画像模块可以通过三种方式构建：

  1. 手工设定：手动为代理指定角色特征，例如“你是一个外向的人”或“你是一名经验丰富的教师”。这种方法灵活但较为耗时。

  2. LLM生成：利用LLM根据预定义的规则自动生成角色画像，通常使用少量样本作为示例，生成具有不同特征的代理。

  3. 数据集对齐：从真实数据集中获取代理的角色信息，使得代理的行为更符合真实世界的情况。

• 记忆模块（Memory Module）：模拟人类的短期和长期记忆，帮助代理在动态环境中积累经验并进行有效决策。记忆模块的设计包括以下几个方面：

  1. 记忆结构：

     • 统一记忆：仅模拟短期记忆，直接将上下文信息写入提示词中，适用于简单任务。

     • 混合记忆：结合短期记忆和长期记忆，短期记忆用于存储当前上下文信息，长期记忆用于积累重要的经验和知识。混合记忆使代理能够在复杂环境中进行长程推理和经验积累。

  2. 记忆格式：记忆可以以自然语言、嵌入向量或数据库的形式存储。

     • 自然语言：灵活且易于理解，适合描述复杂的记忆内容。

     • 嵌入向量：提高检索效率，适用于快速查询。

     • 数据库：使用结构化数据存储记忆，方便高效地操作记忆内容。

  3. 记忆操作：包括记忆的读取、写入和反思。

     • 记忆读取：根据任务需求，从记忆中提取相关信息，通常基于时间、相关性和重要性进行选择。

     • 记忆写入：将新信息存储到记忆中，需要处理重复信息和内存溢出问题。

     • 记忆反思：代理可以对过去的行为进行总结和反思，从中提取高层次的见解，以改进未来的行动。

• 规划模块（Planning Module）：允许代理将复杂任务分解为更简单的子任务，使其行为更加合理和可靠。规划模块分为两种类型：

  1. 无反馈的规划：代理在规划过程中不接受外部反馈，适用于简单任务。

     • 单路径推理：按照预定步骤逐步完成任务，例如“链式思维”（CoT）。

     • 多路径推理：为每个步骤生成多个可能的后续步骤，例如“思维树”（ToT）。

  2. 有反馈的规划：代理在执行过程中根据反馈调整规划，适用于复杂任务。反馈可以来自环境、人类或模型自身。

     • 环境反馈：从外部环境中获取信息，例如游戏中的任务完成情况。

     • 人类反馈：通过与人类交互获取反馈，以更好地对齐人类价值观。

     • 模型反馈：代理自身生成的反馈，用于改进计划质量。

• 行动模块（Action Module）：将代理的决策转化为具体行动，并直接与环境进行交互。行动模块包括以下几个方面：

  1. 行动目标：代理可以执行不同目标的行动，例如完成特定任务、与其他代理交流或探索环境。

  2. 行动生成：代理可以基于记忆回忆生成行动，或者基于预先生成的计划执行行动。

  3. 行动空间：代理可以调用外部工具（例如API、数据库等）或依赖LLM的内在知识来完成行动。

  4. 行动影响：行动会对环境或代理自身产生影响，例如改变环境状态、更新代理的内部记忆或触发新的行动。

三、LLM自主代理的应用

LLM自主代理在社会科学、自然科学和工程等多个领域都有广泛的应用。

• 社会科学：LLM自主代理可用于模拟人类行为和社交互动。例如，RecAgent通过模拟用户对电影的偏好，研究个性化推荐的实现。

• 自然科学：在科学研究中，LLM自主代理可以帮助科学家处理庞大的数据集，自动化实验设计和分析。

• 工程：在工程领域，LLM自主代理可以作为智能助手，帮助工程师完成复杂任务，例如代码编写和故障排查。

四、评估策略

LLM自主代理的评估策略分为主观和客观两种。主观评估通常通过人类专家的反馈来判断代理的行为质量，而客观评估则使用具体的指标，例如任务完成度和执行效率。

五、挑战与未来方向

虽然LLM自主代理表现出了巨大的潜力，但仍面临一些挑战：

1. 长程记忆和上下文理解：现有的模型对长时记忆的处理仍然有限，难以有效地管理和利用长时间跨度的信息。

2. 推理能力的提升：如何让代理在复杂任务中具备更强的推理和计划能力，仍是一个亟待解决的问题。

3. 与人类交互的安全性：代理在与人类进行交互时，如何保证其行为符合伦理规范，是未来研究的重要方向。

未来，研究人员可以探索如何通过更高效的记忆管理、复杂推理机制和安全的人机交互框架来进一步提升LLM自主代理的性能。

六、总结

本文对LLM自主代理的构建、应用和评估进行了系统的综述，并提出了未来研究的方向。基于LLM的自主代理展示了在多领域中的巨大潜力，但仍需克服诸多挑战，以实现更加智能和安全的人机交互。