Top 10 Forschungsarbeiten zu KI -Agenten (2025)

In diesem Artikel werden zehn einflussreiche Forschungsarbeiten untersucht, die das Gebiet der KI -Agenten der künstlichen Intelligenz (AI) erheblich vorangetrieben haben. KI -Agenten, die in der Lage sind, in ihrer Umgebung zu wahren, zu argumentieren, zu handeln und zu lernen, revolutionieren Felder von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu autonomen Systemen. Diese Papiere decken wichtige Durchbrüche in Multi-Agent-Systemen, Verstärkungslernen und ethischen Überlegungen ab und bieten einen umfassenden Überblick über die aktuelle Landschaft.

Die Bedeutung von AI -Agentenforschungsarbeiten

Forschungsarbeiten sind grundlegend für den Fortschritt der AI -Agenten -Technologie. Sie verbreiten das Wissen, inspirieren Innovation, stellen Bewertungsstandards, Brückentheorie mit Praxis und befassen sich mit entscheidenden ethischen Implikationen. Diese Papiere bieten eine strukturierte Plattform zum Teilen neuer Algorithmen, experimentellen Ergebnisse und gewonnenen Erkenntnissen, wodurch Forscher auf bestehenden Arbeiten aufbauen und die Grenzen der KI -Agentenfunktionen überschreiten können.

Top 10 Forschungsarbeiten zu KI -Agenten

Im Folgenden finden Sie zehn Samenpapiere, die jeweils mit wichtigen Erkenntnissen zusammengefasst sind. (Hinweis: Aufgrund des Fehlens tatsächlicher Links im angegebenen Text "Link: Lesen Sie dieses AI -Agent -Forschungsarbeit hier", werden Platzhalter beibehalten.)

Papier 1: Modellierung sozialer Aktion für KI -Agenten

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Zusammenfassung: In diesem Artikel werden die Grundlagen des sozialen Handelns in AI -Agenten untersucht, die zwischen "schwachen" und "starken" sozialen Handlungen differenzieren und Konzepte wie Zieldelegation, soziales Engagement und aufstrebende soziale Strukturen untersuchen. Es betont das Zusammenspiel zwischen individueller Intelligenz und aufstrebendes kollektives Verhalten.

Papier 2: Sichtbarkeit in KI -Agenten

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Zusammenfassung: Dieses Papier befasst sich mit den wachsenden gesellschaftlichen Risiken, die mit undurchsichtigen AI -Agenten verbunden sind. Es schlägt vor, die Sichtbarkeit durch Agentenkennungen, Echtzeitüberwachung und Aktivitätsprotokolle zu verbessern, um die Rechenschaftspflicht zu verbessern und Risiken zu mildern, während die Herausforderungen im Zusammenhang mit Dezentralisierung und Privatsphäre anerkannt werden.

Papier 3: künstliche Intelligenz und virtuelle Welten-Toward-AI-Agenten auf menschlicher Ebene

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Zusammenfassung: In diesem Artikel werden virtuelle Welten als Testbett für die Entwicklung von AI-Agenten auf Menschenebene untersucht. Es diskutiert die Rolle von KI bei der Verbesserung der virtuellen Umgebungen und die Herausforderungen des Ausgleichs von Realismus mit rechnerischen Einschränkungen.

Papier 4: Intelligente Agenten: Theorie und Praxis

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Zusammenfassung: Dieses Papier bietet einen grundlegenden Überblick über intelligente Agenten, die Agent -Theorien, Architekturen und Programmiersprachen abdecken. Es unterstreicht die anhaltenden Herausforderungen beim Ausgleich der theoretischen Strenge mit der praktischen Implementierung.

Papier 5: TPTU: Aufgabenplanung und Werkzeugnutzung von modellbasierten KI-Agenten in großer Sprache

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Zusammenfassung: Dieses Papier bewertet die Funktionen von Großsprachemodellen (LLMs) bei der Ausführung von Aufgaben, die eine externe Werkzeugnutzung und -planung erfordern. Es führt einen Rahmen für die Bewertung dieser Fähigkeiten ein und vergleicht die Leistung verschiedener LLMs.

Papier 6: Eine Umfrage zu kontextbewussten Multi-Agent-Systemen: Techniken, Herausforderungen und zukünftige Richtungen

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Zusammenfassung: In dieser Umfrage werden kontextbewusste Multi-Agent-Systeme, die Untersuchung von Techniken für die Kontextmodellierung und -gestaltung sowie die Bewältigung von Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Austausch von Informationen, Konsens und Anpassungsfähigkeit in dynamischen Umgebungen untersucht.

Papier 7: Agent AI: Vermessung des Horizons der multimodalen Wechselwirkung

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Zusammenfassung: Dieses Papier konzentriert sich auf multimodale AI -Mittel, die durch verschiedene sensorische Eingaben interagieren. Es präsentiert einen Rahmen für die Schulung dieser Agenten und behandelt Herausforderungen wie Halluzinationen und Verallgemeinerung.

Papier 8: Multi-Agents mit großsprachigen modellbasierten Multi-Agents: Eine Übersicht über Fortschritte und Herausforderungen

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Zusammenfassung: Diese Umfrage untersucht Multi-Agent-Systeme, die von LLMs betrieben werden, ihre Anwendungen kategorisieren und Herausforderungen im Zusammenhang mit Kommunikation, Skalierbarkeit und multimodaler Integration berücksichtigen.

Papier 9: Der Anstieg und das Potenzial von modellbasierten Wirkstoffen großer Sprache: Eine Umfrage

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Zusammenfassung: In diesem Artikel wird die Entwicklung und das Potenzial von LLMs als Grundlage für fortschrittliche KI -Agenten untersucht, ein Rahmen, das Gehirn-, Wahrnehmungs- und Aktionskomponenten umfasst und ethische Überlegungen diskutiert.

Papier 10: Eine Übersicht über den Fortschritt zum Kooperativen Multi-Agent-Verstärkungslernen in offener Umgebung

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Zusammenfassung: Diese Umfrage überprüft Fortschritte beim kooperativen Multi-Agent-Verstärkungslernen (MARL) in offenen Umgebungen und zeigt Herausforderungen und zukünftige Richtungen für dieses sich schnell entwickelnde Bereich.

Abschluss

Das Feld der AI -Agenten ist dynamisch und wirkungsvoll. Diese zehn Arbeiten stellen bedeutende Beiträge zu seiner laufenden Entwicklung dar und unterstreichen die Bedeutung fortgesetzter Forschung und ethische Überlegungen, da KI -Agenten zunehmend in unsere Welt integriert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop 10 Forschungsarbeiten zu KI -Agenten (2025). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!