Обзор мультиагентных систем на основе больших языковых моделей: рабочий процесс, инфраструктура и проблемы

Стремление к созданию более интеллектуальных и надежных автономных систем, подобных человеческому обществу, уже давно является одной из целей человечества. Используя выдающиеся способности больших языковых моделей (LLM) к рассуждению и планированию, были предложены агенты на основе LLM, продемонстрировавшие значительные успехи в широком спектре задач. В частности, мультиагентные системы на основе LLM (MAS) рассматриваются как перспективный путь к созданию общего искусственного интеллекта, сопоставимого с человеческим интеллектом или превосходящего его. В настоящей работе представлен всесторонний обзор этих исследований и систематический анализ мультиагентных систем на основе LLM. В соответствии с рабочим процессом мультиагентных систем на основе LLM мы обобщаем общую структуру, включающую пять ключевых компонентов: профиль, восприятие, самостоятельное действие, взаимное взаимодействие и эволюцию. Эта унифицированная структура охватывает значительную часть ранее выполненных исследований в данной области. Кроме того, мы освещаем многочисленные применения мультиагентных систем на основе LLM в двух основных направлениях: решении задач и моделировании мира. Наконец, мы подробно обсуждаем ряд актуальных проблем и предлагаем возможные направления дальнейших исследований в этой области.