Обзор ИИ-агентов на основе больших моделей

Развитие больших моделей (БМ) стало катализатором смены парадигмы в области искусственного интеллекта, сделав возможным создание автономных агентов, способных к сложному рассуждению, планированию и взаимодействию как с цифровой, так и с физической средой. В связи с беспрецедентно быстрым расширением этой области необходим всеобъемлющий и структурированный обзор для систематизации накопленных знаний и определения направлений дальнейших инноваций. Настоящий обзор призван восполнить эту потребность и представляет целостный анализ агентов искусственного интеллекта (ИИ) на основе больших моделей. Сначала мы декомпозируем базовую архитектуру современных агентов на основе больших моделей и рассматриваем взаимодействие между ключевыми модулями: рассуждением, восприятием, памятью, планированием, действием и обучением. Затем мы систематически анализируем современный ландшафт оценки, обобщая существующие бенчмарки, метрики и компромиссы между показателями производительности отдельных модулей. Кроме того, мы рассматриваем преобразующее влияние этих агентов на широкий спектр приложений — от цифровых областей до воплощённых систем. В заключение обзора выявляются ключевые проблемы и перспективные направления, что позволяет сформировать дорожную карту для следующего поколения ИИ-агентов на основе больших моделей.