AIOS: LLM Agent Operating System

本文提到，基于大型语言模型（LLM）的智能代理的集成和部署面临着许多挑战，这些挑战影响了它们的效率和功效。其中包括代理请求在LLM上的次优调度和资源分配、在代理和LLM之间交互时难以保持上下文以及将具有不同能力和专业化的异构代理集成的复杂性。代理数量和复杂性的快速增加进一步加剧了这些问题，通常导致瓶颈和资源的次优利用。受这些挑战的启发，本文提出了一个名为AIOS的LLM代理操作系统，将大型语言模型嵌入操作系统（OS）作为OS的大脑，实现了一个“有灵魂”的操作系统，这是迈向AGI的重要一步。具体来说，AIOS旨在优化资源分配，促进代理之间的上下文切换，实现代理的并发执行，为代理提供工具服务，并维护代理的访问控制。我们介绍了这样一个操作系统的架构，概述了它旨在解决的核心挑战，并提供了AIOS的基本设计和实现。我们对多个代理的并发执行进行的实验证明了我们AIOS模块的可靠性和效率。通过这个项目，我们旨在不仅提高LLM代理的性能和效率，而且为未来更好的AIOS生态系统的开发和部署开创先河。该项目在https://github.com/agiresearch/AIOS上是开源的。

本论文旨在解决大语言模型（LLM）智能代理的部署和集成问题，包括请求调度和资源分配、代理和LLM之间交互时上下文维护、以及不同能力和专业化的异构代理集成等问题。

该论文提出了AIOS，一种将大型语言模型嵌入操作系统作为操作系统“大脑”的解决方案，以优化资源分配、支持代理间上下文切换、实现并发执行、提供代理工具服务和维护访问控制。

AIOS是一种开源的解决方案，提供了并发执行多个代理的可靠和高效的模块，为LLM代理的性能和效率提供了改进。该论文的亮点包括AIOS的体系结构、实验设计和使用的数据集，以及AIOS的开源代码。

最近的相关研究包括将LLM应用于不同领域的研究，如自然语言处理和计算机视觉，以及将LLM与其他技术相结合的研究，如增强学习和元学习。