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摘要自主代理长期以来一直是学术和行业社区的研究重点。先前的研究通常集中于在孤立环境中具有有限知识的培训代理，这与人类学习过程有很大不同，并且使代理商难以实现类似人类的决策。最近，通过获得大量的Web知识，大型语言模型（LLM）在人类水平的智能中显示出潜力，从而导致对基于LLM的自主剂的研究激增。在本文中，我们对这些研究进行了全面的调查，从整体的角度对基于LLM的自主代理进行了系统的综述。我们首先讨论基于LLM的自主代理的构建，提出了一个统一的框架，该框架涵盖了以前的许多工作。然后，我们概述了基于LLM的自主代理在社会科学，自然科学和工程中的应用。最后，我们深入研究了通常用于基于LLM的自主剂的评估策略。基于先前的研究，我们还提出了该领域的几个挑战和未来方向。
一项基于大语言模型的自主代理的调查
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