基于大语言模型（LLM）自主Agent 智能体综述

近年来，LLM(Large Language Model)取得了显著成功，并显示出了达到人类智能的巨大潜力。基于这种能力，使用LLM作为中央控制器来构建自助Agent，以获得类人决策能力。
Autonomous agents 又被称为智能体、Agent。指能够通过感知周围环境、进行规划以及执行动作来完成既定任务。
Agent 核心思想是为 LLM 配备记忆（Memory）和规划（Planning）等关键的人类能力，使其表现得像人类一样，并有效地完成各种任务。

LLM具有以问答 (QA) 形式完成各种任务的巨大潜力。然而，构建自主Agent与 QA 相去甚远，因为它们需要履行特定角色，并自主感知和学习环境，以像人类一样自我进化。为了弥合传统 LLM 和自主Agent之间的差距，一个关键是设计合理的Agent架构，以帮助 LLM 最大限度地发挥其能力。

大语言模型 Agent 主要分为4个模块：
Profile 模块的目的是标识Agent的角色。在Agent置于动态环境中，记忆（Memory）和规划（Planning）模块使其能够回忆过去的行为（Action）并规划未来的行动（Action）。动作模块负责将Agent的决策转化为具体的输出。在这些模块中，Profile模块影响记忆（Memory）和规划（Planning）模块，而这三个模块共同影响行动（Action）模块。下面，我们将详细介绍这些模块。
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