Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges

智能体时代已经到来，这得益于大语言模型的革命性进展。具有目标驱动行为和动态适应能力的大语言模型（LLM）智能体，可能代表了通向通用人工智能的关键路径。本文综述通过以方法论为中心的分类法，系统地剖析了LLM智能体系统，连接了其架构基础、协作机制和演化路径。我们通过揭示智能体设计原则与其在复杂环境中的涌现行为之间的基本联系，统一了分散的研究方向。我们的研究提供了一个统一的架构视角，探讨了智能体如何构建、如何协作以及如何随时间演化，同时涵盖了评估方法、工具应用、实际挑战和多样化的应用场景。通过对这一快速发展的领域最新进展的综述，我们为研究人员提供了一个结构化的分类框架，以理解LLM智能体，并指出了未来研究的有前景的方向。相关资料集合可在以下地址获取：https://github.com/luo-junyu/Awesome-Agent-Papers。

论文试图解决如何构建、协作和评估大型语言模型（LLM）驱动的智能代理系统的问题，以探索通向人工通用智能（AGI）的关键路径。这是一个相对较新的问题，因为随着LLM技术的进步，代理系统的能力和应用场景正在迅速扩展。

关键思路是通过方法论为中心的分类法对LLM代理系统进行系统性分解，揭示代理设计原则与其在复杂环境中的涌现行为之间的基本联系。相比当前研究状况，该论文提供了一个统一的架构视角，涵盖了代理系统的构建方式、协作机制和进化路径，并且将碎片化的研究整合为一个连贯的整体。

论文提供了详细的评估方法论、工具应用分析以及实际挑战讨论，还涉及多个应用领域。此外，作者通过GitHub仓库（https://github.com/luo-junyu/Awesome-Agent-Papers）开放了相关资源列表，便于研究人员跟踪最新进展。未来值得深入研究的方向包括更高效的协作机制设计、动态适应能力提升以及跨领域应用探索。

最近的相关研究包括：1)《Emergent Tool Use from Multi-Agent Autocurricula》探讨了多智能体环境下的工具使用涌现；2)《Learning to Act by Predicting the Future》研究了预测未来状态以指导行动的机制；3)《ReAct: Reason then Act with Autoregressive Transformers》提出了结合推理与行动的框架；4)《Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》研究了链式思维提示对LLM推理能力的影响。