近日，米哈游公司联合复旦NLP组，一共20多名研究人员在内，发布了对行业大型语言模型智能体的一篇Survey综述论文，详细深入介绍了AI Agents发展历程，以及未来的发展潜力，有望在未来构建出具备自我学习能力的AI智能体！
伴随着ChatGPT爆红全网，智能体Agent的相关研究，也获得了大量的关注，前段时间，斯坦福与谷歌联合搭建了一个利用25个游戏Agent，组成的虚拟小镇。
即通过GPT创造生成式AI角色，再赋予其超强的记忆、规划、决策和反思能力，形成独立的智能体，这些Agents智能体也被视作是未来AI发展的方向之一。
米哈游与复旦NLP组一起，对大型语言模型的智能体做出了更加深入详细的研究，仔细分析智能体的崛起与潜力，在arXiv上公开了综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》，今年3月份左右，复旦NLP邱锡鹏教授团队曾发布MOSS大模型。
长期以来，人类一直在追求终极的人工智能，LLM大型语言模型似乎能够帮助人类逐渐靠近通用人工智能，而智能体Agent则被视作是最接近AGI的技术。
米哈游与复旦NLP组的综述，则是详细带读者们了解AI智能体Agent的发展历程，探讨智能体未来的发展方向和潜力，这其中也包括游戏领域。
在过去，科研人员们对Agents已经有过不少研究，当时希望通过通信、决策等方式组合一个人工智能“Agent”。
在ChatGPT被推出后，基于大型语言模型LLM的Agents，显然能够为构建自主学习能力、泛化能力和纠错能力更强的AI智能体提供了基础。
在未来，米哈游认为这个LLM-based智能体能够帮助人类，从日常的重复性劳动中解放出来，提高生产力效率，同时这些智能体还能相互合作，在创新方面取得突破。
与斯坦福大学小镇的研究思路类似，米哈游与复旦NLP组着重探讨了多个智能体相互合作的问题，斯坦福创造的角色，有自己的记忆和想法，能够相互交流组成一个非常复杂的组织社会，每个智能体的缺陷可以形成互补，从而让AI也拥有“集体智慧”。