大型语言模型（LLMs）极大地增强了语言智能领域，其在各种复杂推理任务中的强大实证表现证明了这一点。此外，理论证明已经阐明了它们的新兴推理能力，提供了一个令人信服的展示，证明了它们在语言环境中的先进认知能力。在处理复杂推理任务方面，CoT推理技术对于LLMs的显著功效至关重要，因为它们必须制定中间步骤以便推导出答案。CoT推理方法不仅在增强推理性能方面表现出熟练的能力，而且在提高可解释性、可控性和灵活性方面也表现出了优异的能力。鉴于这些优点，最近的研究努力将CoT推理方法扩展到培养自主语言代理的发展，这些代理能够熟练地遵循语言指令并在不同环境中执行动作。本文梳理了一个全面的讨论，深入探讨了重要的研究维度，包括：（i）CoT技术的基础机制，重点阐述其功效的情况和理由；（ii）CoT的范式转变；以及（iii）由CoT方法强化的语言代理的兴起。未来的研究方向包括探索泛化、效率、定制、扩展和安全性。本文适合广泛的受众，包括寻求全面了解CoT推理和语言代理的初学者，以及对基础机制感兴趣并参与最前沿讨论的经验丰富的研究人员。相关论文的存储库可在https://github.com/Zoeyyao27/CoT-Igniting-Agent上找到。

基准测试在机器学习算法的发展中扮演着重要角色。例如，强化学习（RL）的研究受到可用环境和基准测试的极大影响。然而，RL环境通常在CPU上运行，限制了它们在典型学术计算中的可扩展性。JAX的最新进展使得更广泛地使用硬件加速来克服这些计算障碍，实现了大规模并行RL训练管道和环境。这对于多智能体强化学习（MARL）研究尤为有用。首先，每个环境步骤必须考虑多个智能体，增加了计算负担；其次，由于非稳态、分散部分可观测性或其他MARL挑战，样本复杂度增加。本文介绍了JaxMARL，这是第一个将易用性与GPU启用效率相结合的开源代码库，并支持大量常用的MARL环境和流行的基准算法。当考虑到墙钟时间时，我们的实验表明，与现有方法相比，我们基于JAX的训练管道每次运行最多快12500倍。这使得评估更加高效和全面，有潜力缓解该领域的评估危机。我们还介绍和基准测试了SMAX，这是一个向量化、简化版本的流行星际争霸多智能体挑战赛，它消除了运行星际争霸II游戏引擎的需要。这不仅实现了GPU加速，而且提供了更灵活的MARL环境，为自我对弈、元学习和其他未来的MARL应用开启了潜力。我们在https://github.com/flairox/jaxmarl提供了代码。