基于大语言模型的自主agent的构建，提出一个一致的框架涵盖大部分的前沿工作，然后总览整体的一些AI agent在社会科学，自然科学和工程上的应用。最后，提出了一些研究策略。

AI agent实际上就是希望通过自我直接的规划并且行动

• 第一阶段的Agent的，行动是基于一些简单的策略函数
• 而现阶段的Agent，是基于大语言模型，更加灵活

1 大语言模型的构建

文章围绕两个方面，一个是哪一个结构设计出来的Agent可以更好利用LLM，给定特定的结构，agent如何更好完成特定任务。

文章将构建分为四个模块

分析模块，记忆模块，计划模块，行动模块

1.1分析模块 profiling module

一般来说，Agent会执行任务通过扮演特定的角色，例如coders，或者老师，或者领域专家。分析模块就是写入Agent的配置文件，告诉他扮演的决策，通常来影响LLM行为。比如年龄，性别，职业等

在识别配置文件信息的类型后，下一个重要问题是为代理创建特定的配置文件，包括三种方式

1、人工填写

主要是通过人工告诉LLM一些背景信息，比如“你是一个幽默风趣的老师”。

经典的任务如MetaGPT，指出了扮演不同的软件开发的角色

比较灵活，但是费力

2、大语言模型生成

agent的身份由大语言模型自动生成

一般首先指示代理文件的生成规则，阐明组成和属性，然后选择一些例子（被称为种子）给LLM做参考

经典的RecAgent工作就是这样

3、数据对齐方式

agent的profile来自于真实的数据集，但是

1.2 记忆模块 memory module

记忆模块负责存储一些从环境或其他交互中获得的信息，记忆模块能够帮助agent去积累经验，自我更新，并且行动更加有效合理。

这一节重点介绍了，记忆模块的结构，形式和运行。

记忆模块的设计模仿了人类的长短期记忆。短期记忆。短期记忆，就好比大语言模型的上下文窗口，长期记忆就会存储到数据向量库中。

1.2.1 记忆结构

1 一致性记忆，感觉就是直接提示词控制

2 混合记忆，即附带了长期记忆，短期记忆包含有关代理当前情况的上下文信息，而长期记忆存储代理过去的行为和想法，可以根据当前事件检索。

长期记忆系统使用向量数据库

1.2.2 记忆形式

1 自然语言，直接以自然语言存储，更加的灵活和容易理解

2 嵌入编码向量，即将记忆信息编码成向量

3 数据库，SQL数据库

1.2.3 记忆运行

记忆读取，记忆写入，记忆反思

1.3 规划模块 planning module

将复杂的任务分解成简单任务

1.3.1 无反馈规划

1 单路推理 最经典的就是CoT思维链工作， 就是将目标分解成一些中间的步骤，一步一步执行

2 多路推理 在这个策略中，是一个树的结构，每一个中间步骤有多个可能的子步骤。

3 使用外部的规划模块

1.3.2 有反馈计划

主要有环境反馈

和人类的反馈

和来自其他模块的反馈

1.4 执行模块 action module

1.4.1 执行目标

目标一般有完成任务，交流或者环境探索

1.4.2 执行空间

一般有额外的工具，数据知识库等

2 Agent能力提升

2.1 微调

主要通过人类标记的数据集，大语言模型生成的数据集，真实世界数据集微调

2.2 提示词工程

2.3 机制工程