[GitHub – Paitesanshi/LLM-Agent-Survey]阅读摘要

以下是 [GitHub – Paitesanshi/LLM-Agent-Survey](https://github.com/Paitesanshi/LLM-Agent-Survey) 的阅读摘要

这是一篇关于基于大语言模型(LLM)的自主智能体的综合性调研论文。论文探讨了自主智能体的关键组件,包括配置模块、记忆模块、规划模块和行动模块,并分析了在自然科学、社会科学和工程领域的应用案例。此外,论文还讨论了评估这类智能体的主观和客观方法。这是该领域首篇发表的综述论文,为研究人员和从业者提供了宝贵的见解和参考资料。

主要功能点

探讨基于LLM的自主智能体的关键组件
分析LLM自主智能体在不同领域的应用案例
讨论评估LLM自主智能体的主观和客观方法

技术栈

大语言模型(LLM)
自主智能体
人工智能

许可证
未指定

论文还讨论了评估这类智能体的主观和客观方法，分别是什么？

在论文中，评估基于大语言模型（LLM）自主智能体的方法分为主观和客观两类。以下是这两种方法的详细说明：

主观评估方法

用户反馈：通过收集用户对智能体输出的满意度和有效性的反馈来评估其性能。
专家评审：邀请领域专家对智能体的表现进行评估，提供专业意见和建议。
案例研究：分析具体应用场景中智能体的表现，通过定性分析来判断其有效性。

客观评估方法

性能指标：使用量化指标（如准确率、召回率、F1分数等）来评估智能体在特定任务上的表现。
基准测试：将智能体的性能与标准数据集上的其他模型进行比较，以确定其相对优劣。
自动化评估工具：利用算法和工具自动化评估智能体的输出质量，例如通过自然语言处理技术进行文本相似度分析。

这两种评估方法相辅相成，能够从不同角度全面评估自主智能体的性能和有效性。

算法推荐：

A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents