LLM 驱动的自主智能体

LLM Powered Autonomous Agents

智能体这个概念的奠基性综述。今天大家习以为常的那套框架——一个智能体由规划、记忆、工具使用三部分组成——基本就是这篇定下来的。

规划包括把大任务拆成子任务，以及自我反思：回顾做过的事、发现错误、调整后续动作。记忆分短期（当前上下文）和长期（外部向量库，需要时检索回来）。工具使用则是承认模型自身能力有边界，该算数用计算器、该查资料用搜索。

文章同时诚实地列出了当时的瓶颈，而这几条至今没有完全解决：上下文长度限制让长期规划难以维系；长程规划与错误纠正依然脆弱，一步错就可能一路错下去；自然语言接口的可靠性——模型偶尔会输出格式不对的调用，让整个链路断掉。

本文为 AKL AI Club 原创撰写的导读，不是原文翻译；著作权归原文作者所有。 篇目由编辑独立选取，来源均经人工核实。