前言

智能Agent时代已经来临，这得益于大语言模型的革命性进步。大语言模型（LLM）智能体具有目标驱动行为和动态适应能力，可能代表着通向AGI的关键途径。

本文将从方法论、应用和挑战三个维度剖析LLM Agent系统，揭示其构建、协作和进化中的关键技术和机制，探讨其在多领域的应用实践，以及面临的现实问题和潜在风险。通过系统性视角，帮助读者快速了解LLM Agent技术的核心要点和发展趋势。

图1 LLM Agent生态系统概述，分为四个相互关联的维度：❶ Agent方法论，涵盖构建、协作和进化的基本方面； ❷ 评价和工具，介绍基准、评估框架和发展工具； ❸ 现实世界问题，解决安全、隐私和社会影响方面的关键问题； ❹ 应用程序，突出显示部署LLM Agent的不同领域。本文提供了一个结构化的框架，用于理解现代基于LLM的智能体系统的完整生命周期

一、引言

随着LLM智能体的出现，人工智能正在进入一个关键时代，LLM Agent是由能够感知环境、推理目标和执行动作的大语言模型（LLM）驱动的智能实体。不同于仅对用户输入做出响应的传统人工智能系统，现代LLM 智能体通过持续学习、推理和适应积极与环境互动。这一转变代表了技术进步和对人机关系的根本性重新构想。商业LLM 智能体系统（例如DeepResearch、DeepSearch和Manus）体现了这种范式转变——自主执行曾经需要人类专业知识的任务，从深入研究到计算机操作，同时适应特定用户需求。

与传统的Agent系统相比，基于大语言模型的智能体在多个维度上实现了跨越式的进步，包括知识来源、泛化能力和互动方式。

如今的智能体代表了由三个关键发展驱动的质量飞跃：大语言模型前所未有的推理能力、工具操控和环境互动方面的进步，以及支持纵向经验积累的复杂记忆架构。这种融合将理论构建转化为实际系统，日益模糊助手与协作者的界限。这种转变的根本原因在于大语言模型（LLMs）作为通用任务处理器的角色，通过生成式架构在语义空间内统一感知、决策和行动，从而形成类似人类的认知循环。

如图1所示，展示了LLMAgent生态系统的组织框架。以方法论为中心，通过三个相互关联的维度来考察Agent系统的技术基础：构建（如何定义和构建智能体）、协作（它们如何相互作用和协同工作）和进化（它们如何随着时间的推移学习和改进）。这三方基础得到了实际考虑的补充，包括评估方法、开发工具、与安全和道德相关的现实挑战以及不同的应用领域。

本文系统地分析了LLM智能体的构建、协作和进化机制，并探讨了评估方法、工具应用、现实世界问题和应用领域，旨在为研究人员提供一个全面的视角来理解这一快速发展的领域。

二、Agent 方法论

通过三个相互关联的维度：构建、协作和进化，提出了一个全面的框架，用于理解基于大语言模型（LLM）的智能体系统。

图2：大语言模型Agent方法分类

如图2所示，首先考察智能体构建（第2.1节），这确立了包括配置定义、记忆机制、规划能力和动作执行在内的基本组件。

然后，探索协作范式（第2.2节），使多个智能体能够通过集中控制、分散协作或混合架构协同工作。

最后，研究进化机制（第2.3节），该机制允许智能体通过自主优化、多智能体协同进化和外部资源整合随着时间的推移而改进。

这个三维框架为分析LLM智能体系统的整个生命周期提供了一种系统的方法。

2.1 智能体构建

智能体构建是开发基于大语言模型（LLM）自主系统的基础阶段，它包括了系统地设计能够实现目标导向行为的核心组件。

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简而言之，就是在建立基于LLM的自主系统时，首先要做的是构建智能体，而构建智能体需要设计好一些关键的部分，这些部分能让智能体朝着既定的目标去行动。

在构建基于大语言模型（LLM）的自主系统时，强调了四个相互依赖的核心组成部分，以及它们如何形成一个递归优化循环和整个系统的构建范式。

四个核心组成部分：

2.1.1 配置文件定义

定义智能体（agent）的配置文件，即确定智能体的内在属性和行为模式。

这就好比给智能体设定一个“身份”和“性格”，让它知道自己在特定任务中该如何表现，例如在客服场景中，Agent的配置文件会使其具备友好、耐心等特质。

• 人工策划的静态配置文件：通过领域专家手动指定，确保特定领域的行为一致性，适用于需要高度可解释性和法规合规性的场景。
• 批量生成的动态配置文件：通过参数化初始化生成多样化的智能体配置文件，模拟人类社会行为，适用于社会行为研究和群体智能模拟。

2.1.2 记忆机制

涉及智能体如何存储、检索和利用信息。记忆对于智能体来说至关重要，它可以帮助智能体记住之前的交互内容、任务进展等，从而更好地进行后续的决策和行动。

比如在与用户对话时，智能体能够记住之前的对话内容，以便更连贯地进行交流。

• 短期记忆：用于存储临时上下文数据，支持即时任务执行，但受限于模型的上下文窗口大小。
• 长期记忆：系统地存储和检索中间推理轨迹，形成可重用的知识库，提升推理效率。
• 知识检索作为记忆：通过整合外部知识库，扩展智能体的信息边界，优化信息检索效率。

2.1.3 规划能力

智能体根据目标和当前状态制定行动计划的能力。

这就像一个人在面对任务时，会先思考如何一步步去完成，智能体也需要具备这样的规划能力，才能有效地实现目标。

• 任务分解策略：将复杂任务分解为可管理的子任务，通过单路径链式或多路径树扩展方法实现。
• 反馈驱动的迭代：通过环境反馈、人类指导、模型自省和多智能体协作等方式，不断优化智能体的规划和决策过程。

2.1.4 行动执行

即智能体将规划好的行动付诸实践的过程。

这一步是将前面的规划转化为实际操作，完成具体任务的关键环节。

• 工具利用：通过调用外部工具（如搜索引擎、计算器等）来增强智能体的能力，处理需要精确计算或实时信息的任务。
• 物理交互：使智能体能够在现实世界中执行具体动作，如操作机器人硬件、进行社会交互等。

**这种构建范式还为后续的协作和进化适应机制奠定了基础。**也就是说，通过这种构建方式，智能体系统能够更好地与其他智能体进行协作，并且能够随着时间的推移，通过自主优化、多智能体共同进化和外部资源整合等方式不断进化，以适应不断变化的环境和需求。

2.2 智能体协作

超越个体推理：LLM智能体之间的协作能够使其问题解决能力超出单个智能体的推理能力范围。这意味着通过协作，智能体们可以处理更复杂、更具挑战性的问题，而这些问题单靠个体智能体可能难以解决。

发挥分布式智能的优势：有效的协作能够让智能体们利用分布式智能，即多个智能体共同参与问题解决过程，整合各自的知识、技能和经验，从而产生更全面、更优质的解决方案。

协调行动和优化决策：通过多智能体之间的互动，智能体们可以协调彼此的行动，避免冲突和重复工作，同时还能对决策进行反复推敲和优化，提高决策的准确性和可靠性。

将现有的协作范式分为三种基本架构：集中控制、去中心化合作和混合架构。

2.2.1 集中式控制架构

在这种架构中，存在一个中央控制器，它负责组织智能体的活动，包括**任务分配和决策整合。**其他子智能体只能与中央控制器进行通信。这种架构的优势在于能够在需要严格协调的场景中表现出色，例如工业自动化和科学研究等领域。

• 显式控制系统：通过专门的协调模块或智能体分解任务并分配子目标，如Coscientist、LLM-Blender和MetaGPT。
• 基于差异的系统：利用元智能体承担不同角色，通过提示引导实现集中控制，如AutoAct和Meta-Prompting。

2.2.2****分布式协作架构

与集中式架构不同，分布式协作架构允许智能体之间直接进行点对点的交互，通过自组织协议来协调行动。这种架构可以进一步细分为基于修订的系统和基于通信的系统。

• 基于修订的系统：通过多轮修订和投票达成共识，如MedAgents和ReConcile。
• 基于通信的系统：通过直接对话和观察同伴推理过程实现协作，如MAD、MADR和MDebate。

2.2.3 混合架构

混合架构将集中式协调和分布式协作相结合，以平衡可控性与灵活性，优化资源利用，并适应不同的任务需求。这种架构有两种实现模式：静态系统和动态系统。

• 静态系统：预定义固定协作模式，结合集中式和去中心化方法，如CAMEL和AFlow。
• 动态系统：根据实时性能反馈动态调整协作结构，如DiscoGraph和DyLAN。

2.3 智能体进化

LLM智能体通过多种机制进行进化，这些机制包括自主改进、多智能体交互以及外部资源的整合。

本节探讨了智能体进化的三个关键维度，分别是自主优化和自我学习、多智能体共同进化以及通过外部资源的进化。

这些进化机制共同增强了模型在复杂环境中的适应性、推理能力和性能。

2.3.1 自主优化与自学习

自主优化和自学习使大语言模型能够在无需广泛监督的情况下提升其能力。这包括自监督学习、自我反思、自我纠正和自我奖励机制，这些机制使模型能够动态探索、适应并精炼其输出。

• 自监督学习：通过内部生成的数据进行自我改进，减少对人工标注数据的依赖，如SE和Evolutionary Optimization。
• 自我反思与纠正：通过识别并解决问题来迭代改进输出，如SELF-REFINE和STAR。
• 自我奖励与强化学习：通过生成内部奖励信号来提升性能，如Self-Rewarding和RLC。

2.3.2 多智能体共同进化

多智能体共同进化使大语言模型能够通过与其他智能体的互动得到改进。合作学习中，智能体们通过协作来增强知识共享和问题解决能力；竞争性共同进化中，智能体们通过对抗性的互动来提升策略的鲁棒性和性能。

• 合作学习：通过共享信息和协调行动来增强能力，如ProAgent和CORY。
• 竞争性共同进化：通过对抗性互动和试错来强化能力，如Red-Team LLMs和Multi-Agent Debate。

2.3.3 通过外部资源进行演化

模型通过整合外部资源来提升自身能力，例如利用外部知识库、工具等来增强对特定任务的理解和处理能力。

• 知识增强进化：通过整合外部知识来提升推理和决策能力，如KnowAgent和WKM。
• 外部反馈驱动进化：利用来自工具、评估者和人类的反馈来改进性能，如CRITIC和STE。

三、评估与工具

随着大语言模型（LLM）智能体在复杂性和能力上的不断发展，强大的评估框架和专门的工具已经成为智能体生态系统的重要组成部分。

本节探讨了用于开发、评估和部署LLM智能体的全面的基准测试、数据集和工具的全景图。

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评估框架和工具的重要性：因为LLM智能体越来越复杂，所以需要强大的评估框架来衡量它们的性能，还需要专门的工具来辅助开发、评估和部署。这些评估框架和工具就像衡量和辅助工具一样，是智能体生态系统（包括LLM智能体、开发环境、用户等相互作用的系统）不可或缺的部分。

图3 LLM智能体的评估基准和工具概述。左侧显示了按一般评估、特定领域评估和协作评估分类的各种评估框架。右侧说明了LLM智能体使用的工具、智能体创建的工具和部署智能体的工具

3.1 评估基准和数据集

• 一般评估框架：采用多维能力评估和动态自我进化的评估范式，如AgentBench、Mind2Web和MMAU。
• 领域特定评估系统：针对特定领域（如医疗、自动驾驶、数据科学）设计的基准测试，如MedAgentBench、LaMPilot和DSEval。
• 复杂系统的协作评估：评估多智能体系统的协作能力，如TheAgentCompany和MLRB。

3.2 工具

• 大语言模型智能体使用的工具：包括知识检索（如WebGPT）、计算（如Python解释器）和API交互（如Rest-GPT）。
• 大语言模型智能体创建的工具：通过生成代码片段或工具集来解决任务，如CRAFRT和Toolink。
• 用于部署大语言模型智能体的工具：包括生产化工具（如LangChain）、运维工具（如Ollama）和模型上下文协议（如MCP3）。

四、现实世界问题

随着LLM智能体在社会各个方面的应用越来越广泛，它们引发了一些重要的现实挑战，这些挑战必须得到妥善解决，才能确保LLM智能体的负责任部署。如图4所示，对这些挑战进行了分类和概述。

图4 LLM智能体系统中现实世界问题的概述，分为三个领域：安全挑战（包括以智能体为中心和以数据为中心的威胁）、隐私问题（包括记忆漏洞和知识产权利用）和社会影响考虑（突出利益和道德挑战）

4.1 以智能体为中心的安全

• 对抗性攻击与防御：攻击旨在破坏智能体的可靠性，防御方法包括多智能体辩论和净化输入。
• 越狱攻击及防御：攻击试图突破模型保护以获取未授权功能，防御方法包括多智能体防御框架和检测恶意智能体。
• 后门攻击与防御：攻击植入特定触发器以产生预设错误，防御方法包括动态加密和检测异常。
• 模型协作攻击与防御：攻击通过操纵模型间的交互破坏系统功能，防御方法包括识别关键安全现象和利用图神经网络检测异常。

4.2 以数据为中心的安全性

• 外部数据攻击与防御：攻击通过伪造用户输入或注入恶意指令污染输入数据，防御方法包括输入防火墙、多层智能体防火墙和心理评估。
• 交互式攻击与防御：攻击通过感染单个智能体并传播至其他智能体，防御方法包括区块链技术和轨迹防火墙。

4.3 隐私

• LLM记忆漏洞：攻击通过数据提取、成员推断和属性推断等方式泄露隐私，防御方法包括数据清洗、差分隐私和知识蒸馏。
• 知识产权利用：攻击包括模型窃取和提示窃取，防御方法包括模型水印和区块链技术。

4.4 社会影响与伦理问题

• 对社会的好处：LLM智能体在自动化、就业转型和信息传播方面带来显著益处。
• 伦理问题：包括偏见与歧视、问责制、版权问题以及其他伦理挑战，如过度依赖、碳足迹和计算成本。

五、应用

5.1 科学发现

• 跨学科科学智能体：如SciAgents用于假设生成，Curie用于自动化实验。
• 化学、材料科学与天文学：如ChemCrow用于化学合成规划，AtomAgents用于合金设计。
• 生物学：如BioDiscoveryAgent用于基因扰动实验设计，GeneAgent用于基因关联发现。
• 科学数据集构建：如PathGen-1.6M用于病理学图像生成，KAILIN用于科学问题语料库生成。
• 医疗领域：如AgentHospital用于虚拟医院模拟，ClinicalLab用于多部门诊断。

5.2 游戏

• 游戏玩法：如ReAct用于推理和行动，Voyager用于《我的世界》中的终身学习。
• 游戏生成：如CALYPSO用于叙事生成，GameGPT用于自动化游戏开发。

5.3 社会科学

• 经济学：如EconoAgent用于经济决策模拟，TradingGPT用于金融交易模拟。
• 心理学：如AgentCF用于心理健康支持分析，TE用于心理实验模拟。
• 社会模拟：如Generative Agents用于人类行为模拟，S3用于社交网络行为建模。

5.4 生产力工具

• 软件开发：如SDM用于代码生成协作，ChatDev用于聊天驱动的开发框架。
• 推荐系统：如AgentCF用于用户-项目交互建模，RecMind用于零样本个性化推荐。

六、挑战与未来趋势

6.1 可扩展性与协调

高计算需求、协调效率低下和资源利用问题限制了基于大语言模型的多智能体系统的扩展性。

未来趋势：层次结构设计、分散式规划、改进通信协议和调度机制，以增强实时决策和系统鲁棒性。

6.2****内存限制与长期适应

大语言模型的有效上下文窗口有限，难以整合足够的历史信息，限制了其在多轮互动中的上下文感知能力。

未来趋势：高效的内存可伸缩性和相关性管理，结合短期和长期记忆的混合架构，以及自主知识压缩，以增强推理能力。

6.3 可靠性与科学严谨性

大语言模型的输出可能不全面且对输入敏感，可能导致幻觉和不确定性，影响高风险决策的可靠性。

未来趋势：开发严格的验证机制和结构化的验证流程，如基于知识图谱的验证和引用生成，以提高输出的可靠性和问责制。

6.4 多轮次、多智能体动态评估

传统评估框架无法捕捉动态、多轮次和多智能体环境中的复杂行为。

未来趋势：开发动态评估方法，整合多智能体互动场景、结构化性能指标和自适应样本生成算法，以创建更健壮的评估框架。

6.5 安全部署的监管措施

算法偏见、决策路径不透明和模型置信度记录不足，可能导致不公平和不可靠的决策。

未来趋势：标准化的审计协议、可追溯机制和多学科方法，以确保AI系统的公平性和安全性。

6.6****角色扮演场景

训练数据限制和对人类认知的不完全理解，导致角色扮演的多样性和真实性不足。

未来趋势：改进多智能体协调、融入现实世界的推理框架和精炼对话多样性，以更好地支持复杂的人机互动。

写在最后

展望未来，期待在以下几个方面实现变革性发展：

协调协议：通过改进通信和调度机制，提升系统的实时决策和鲁棒性。

混合架构：结合集中式和去中心化方法，优化资源利用和任务分配。

自监督学习：通过内部生成的数据进行自我改进，减少对人工标注数据的依赖。

安全机制：通过严格的验证机制和结构化的验证流程，确保系统的可靠性和安全性。

最后

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