基于大语言模型的智能体构建研究综述

本文由郭先会（深圳市网联安瑞网络科技有限公司）、张梦姣（四川省工业互联网智能监测及应用工程技术研究中心）和马军（深圳市网联安瑞网络科技有限公司）合作完成，发表于《通信技术》（*communications technology*）2024年9月第57卷第9期。文章围绕人工智能领域的热点方向——基于大语言模型（Large Language Model, LLM）的智能体（Agent）构建，系统梳理了国内外研究现状、技术方法、典型应用及未来挑战。

研究背景与目标

随着大语言模型的爆发式发展，其在长程对话、行业个性化支持、复杂推理等方面的局限性逐渐显现。为解决这些问题，研究者提出将大语言模型作为核心控制器，构建具备自主决策与任务执行能力的智能体。本文旨在：（1）系统综述智能体的分类与架构；（2）分析典型应用案例；（3）探讨评估方法；（4）展望未来研究方向。

核心内容

1. 智能体分类与架构

智能体根据功能特性分为五类：
- 简单反射型智能体（Simple Reflex Agents）：基于固定规则响应环境（如自动驾驶中的紧急刹车）。
- 基于模型的智能体（Model-Based Agents）：通过内部状态建模适应动态环境（如亚马逊Bedrock系统）。
- 基于目标的智能体（Goal-Based Agents）：通过知识库与搜索算法实现灵活任务规划。
- 基于效用的智能体（Utility-Based Agents）：引入性能度量优化多目标决策。
- 学习型智能体（Learning Agents）：整合感知与经验，实现持续优化（如自动驾驶避障）。

智能体的核心架构由三部分组成：
- 规划模块：通过任务拆解（如思维链Chain-of-Thought、思想树Tree of Thoughts）与自我反思（如ReAct、Reflexion框架）实现复杂任务管理。
- 记忆模块：分为感觉记忆（原始输入）、短期记忆（上下文学习）和长期记忆（外部向量存储），通过近似近邻算法快速检索信息。
- 工具使用模块：调用外部API弥补大语言模型缺陷（如化学工具Chemcrow、编程IDE工具Cursor）。

2. 典型应用案例

• 生成式智能体：斯坦福大学的虚拟小镇Smallville中，25个智能体通过记忆流管理系统模拟人类社交行为（如竞选市长、筹办派对）。
  
• 科学发现智能体：EPFL团队的Chemcrow集成17种化学工具，在药物合成等任务中表现优于GPT-4。
  
• 编程智能体：Cursor等LLM-first IDE通过埋点学习开发者行为，实现代码生成与自动化Debug。
  
• 数据分析智能体：如Julius通过多步骤数据加工与可视化，提升分析效率，但需进一步解决业务场景适配问题。
  

3. 评估方法

• 主观评估：依赖人工注释与图灵测试，成本高但贴近人类需求。
  
• 客观评估：
  
  • 指标：任务成功率、人类行为相似性、推理速度等。
    
  • 协议：真实世界模拟（如AlfWorld）、社会交互评估（如Tachikuma基准）。
    
  • 基准测试：AgentBench首次系统评估多领域智能体能力。
    

4. 挑战与展望

当前智能体面临两大瓶颈：
- 推理能力不足：大语言模型在链式推理（如阅读理解）和分布式规划中表现较弱。
- 响应延迟：需优化硬件与算法以提升效率。
未来方向包括多智能体协同、动态扩展架构及计算效率提升。

研究价值

本文的价值体现在：
1. 系统性综述：首次整合智能体分类、架构、应用与评估的完整框架。
2. 技术指导性：通过案例（如Chemcrow、Cursor）为行业落地提供参考。
3. 前瞻性观点：指出推理能力与响应速度是未来突破重点。

亮点

• 跨学科整合：融合计算机科学、化学、社会科学等多领域案例。
  
• 方法论创新：提出“规划-记忆-工具”三位一体的智能体架构。
  
• 实践导向：强调工具调用（如API-Bank）对扩展大语言模型能力的关键作用。
  

本文为人工智能研究者提供了智能体构建的理论基础与技术路线，同时为医疗、教育等行业的应用开发指明了方向。