#大語言模型Agent 的組成，主要分為以下4個模組：
下面介紹畫像模組的主要內容和產生策略。
畫像內容，主要基於 3 種資訊：人口統計資訊、個人資訊和社交資訊。
產生策略：主要採用3 種策略來產生畫像內容：
記憶結構：
記憶形式：主要基於以下 4 種形式。
記憶內容：常見以下3 操作：
動作空間：有些動作空間是工具的集合，有些是基於大語言模型自身知識，從自我認知的角度考慮整個動作空間。
動作影響：包括對環境的影響、對內在狀態的影響，以及對未來新動作的影響。
############以上是Agent 的整體框架，更多內容可參考下述論文：############Lei Wang, Chen Ma, Xueyang Feng, Zeyu Zhang, Hao Yang, Jingsen Zhang, Zhiyuan Chen, Jiakai Tang, Xu Chen, Yankai Lin, Wayne Xin Zhao, Zhewei Wei, Ji-Rong Wen:A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents. /2308.11432 (2023)#########################
#目前大語言模型Agent 的重點和困難問題主要包括：
#Agent 最重要的功能是透過扮演某種角色，來完成特定的任務，或完成各種各樣的模擬，因此Agent 的角色扮演能力至關重要。
#Agent 角色扮演能力分為兩個維度：
定義了角色扮演能力之後，接下來要對Agent 角色扮演能力，從以下兩個面向進行評估：
#在評估的基礎上，需要進一步對Agent 的角色扮演能力進行提升，有以下兩種方法：
Agent 和大語言模型最大的不同在於，Agent 能夠在環境中不斷進行自我演化和自我學習；而這其中，記憶機制扮演了非常重要的角色。從3 個維度分析Agent 的記憶機制：
常見有以下兩種記憶機制：
#對Agent 記憶能力的評估，主要需要確定以下兩點：
最後需要對Agent 記憶機制演化進行分析，包括：#
#Agents 辯論機制設計
Agents 辯論收斂條件決定
下面會舉出幾個Agent 的實際案例。首先是基於大語言模型的使用者行為模擬智能體。該智能體也是大語言模型智能體與使用者行為分析結合的早期工作。在該工作中，每個Agent 分為三個模組：
長期記憶內容的儲存時間比較長
#########長期記憶的內容會根據現有的記憶進行自主的反思以及昇華提煉。 ##################3. 動作模組#############每個Agent 可以執行三個動作：####### ###########Agent 在推薦系統中的行為，包括觀看影片、尋找下一頁、離開推薦系統等；################# #Agent 之間的對話行為；##################Agent 在社群媒體上發佈的行為。 ##################在整個模擬過程中，一個Agent 在每一輪動作中均可自由地、不受外界幹預地選擇三種動作；我們可以看到不同Agent 之間會相互對話，也會在社群媒體或推薦系統中自主地產生各種各樣的行為；透過多輪模擬之後，可以觀察到一些有趣的社會現象，以及使用者在網路上行為的規律。 ############更多內容可參考下述論文：######Lei Wang, Jingsen Zhang, Hao Yang, Zhiyuan Chen, Jiakai Tang, Zeyu Zhang, Xu Chen, Yankai Lin, Ruihua Song, Wayne Xin Zhao, Jun Xu, Zhicheng Dou, Jun Wang, Ji-Rong Wen ：When Large Language Model based Agent Meets User Behavior Analysis: A Novel User Simulation Paradigm
下一個Agent 的例子是使用多Agent 進行軟體開發。這篇工作也是早期多Agent 合作的工作，最主要的目的是利用不同 Agent 開發一款完整的軟體。因此可將其視為一個軟體公司，不同的Agent 會扮演不同的角色：一部分Agent 負責設計，包括CEO、CTO、CPO 等角色；一部分Agent 負責編碼，還有一部分Agent 主要負責測試；此外，還會有一部分Agent 負責撰寫文件。這樣，不同 Agent 負責不同的工作；最後再將 Agent 之間的合作機制，透過交流的方式進行協同和更新，最終完成一個軟體完整的開發過程。
這類Agent 所需要的能力，和第一類是完全相反的。
以上是Al Agent--大模型時代重要落地方向的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
