米哈遊聯合復旦，發佈大型語言模型智能體綜述論文！

近日，米哈遊公司聯合復旦NLP組，一共20多名研究人員在內，發佈了對行業大型語言模型智能體的一篇Survey綜述論文，詳細深入介紹了AI Agents發展歷程，以及未來的發展潛力，有望在未來構建出具備自我學習能力的AI智能體！

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伴隨着ChatGPT爆紅全網，智能體Agent的相關研究，也獲得了大量的關注，前段時間，斯坦福與谷歌聯合搭建了一個利用25個遊戲Agent，組成的虛擬小鎮。

即通過GPT創造生成式AI角色，再賦予其超強的記憶、規劃、決策和反思能力，形成獨立的智能體，這些Agents智能體也被視作是未來AI發展的方向之一。

米哈遊與復旦NLP組一起，對大型語言模型的智能體做出了更加深入詳細的研究，仔細分析智能體的崛起與潛力，在arXiv上公開了綜述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》，今年3月份左右，復旦NLP邱錫鵬教授團隊曾發佈MOSS大模型。

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長期以來，人類一直在追求終極的人工智能，LLM大型語言模型似乎能夠幫助人類逐漸靠近通用人工智能，而智能體Agent則被視作是最接近AGI的技術。

米哈遊與復旦NLP組的綜述，則是詳細帶讀者們瞭解AI智能體Agent的發展歷程，探討智能體未來的發展方向和潛力，這其中也包括遊戲領域。

在過去，科研人員們對Agents已經有過不少研究，當時希望通過通信、決策等方式組合一個人工智能“Agent”。

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在ChatGPT被推出後，基於大型語言模型LLM的Agents，顯然能夠爲構建自主學習能力、泛化能力和糾錯能力更強的AI智能體提供了基礎。

在未來，米哈遊認爲這個LLM-based智能體能夠幫助人類，從日常的重複性勞動中解放出來，提高生產力效率，同時這些智能體還能相互合作，在創新方面取得突破。

與斯坦福大學小鎮的研究思路類似，米哈遊與復旦NLP組着重探討了多個智能體相互合作的問題，斯坦福創造的角色，有自己的記憶和想法，能夠相互交流組成一個非常複雜的組織社會，每個智能體的缺陷可以形成互補，從而讓AI也擁有“集體智慧”。

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