關於AI代理的十大研究論文（2025）

本文探討了十篇有影響力的研究論文，這些論文已大大推動了人工智能（AI）代理商的領域。能夠在其環境中感知，推理，行動和學習的人工智能代理人正在革新從自然語言處理到自主系統的領域。這些論文涵蓋了多代理系統，強化學習和道德考慮的關鍵突破，並提供了當前景觀的全面概述。

AI代理研究論文的意義

研究論文對AI代理技術的進步至關重要。他們傳播知識，激發創新，建立評估標準，實踐橋樑理論以及解決至關重要的道德含義。這些論文提供了一個結構化的平台，用於共享新穎的算法，實驗結果和經驗教訓，從而使研究人員能夠在現有工作基礎上建立並突破AI代理能力的界限。

關於AI代理商的十大研究論文

以下是十篇開創性論文，每篇論文都以關鍵見解進行了總結。 （注意：由於提供的文本缺乏實際鏈接，“鏈接：在此處閱讀此AI代理研究論文”佔位符。）

論文1：為AI代理人建模社會行動

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摘要：本文探討了AI代理中社會行動的基礎，區分“弱”和“強大”的社會行動，並研究了目標委託，社會承諾和新興的社會結構等概念。它強調了個別代理智力與新興集體行為之間的相互作用。

論文2：對AI代理的可見性

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摘要：本文解決了與不透明AI代理商相關的社會風險的日益增長。它建議通過代理標識符，實時監控和活動日誌提高可見性，以提高問責制和減輕風險，同時承認與權力下放和隱私相關的挑戰。

論文3：人工智能和虛擬世界 - 沃德人的AI代理商

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摘要：本文研究了使用虛擬世界作為開發人級AI代理的測試床的使用。它討論了AI在增強虛擬環境以及平衡現實主義與計算約束的挑戰中的作用。

論文4：智能代理：理論與實踐

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摘要：本文提供了智能代理的基本概述，涵蓋了代理理論，體系結構和編程語言。它突出了平衡理論嚴格與實際實施的持續挑戰。

論文5：TPTU：大型基於語言模型的AI代理的任務計劃和工具使用

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摘要：本文評估了大語言模型（LLMS）在執行需要外部工具使用和計劃的任務中的功能。它引入了一個框架，用於評估這些能力並比較不同LLM的性能。

論文6：關於上下文感知多代理系統的調查：技術，挑戰和未來方向

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摘要：這項調查探討了上下文感知的多代理系統，檢查上下文建模和推理的技術，並解決與信息共享，共識和適應性在動態環境中的挑戰。

論文7：代理AI：測量多模式相互作用的視野

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摘要：本文著重於通過各種感覺輸入相互作用的多模式AI代理。它提出了一個培訓這些代理商的框架，並應對幻覺和概括等挑戰。

論文8：基於語言模型的大型多代理：進度和挑戰的調查

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摘要：這項調查研究了由LLM驅動的多機構系統，對其應用程序進行了分類，並應對與通信，可擴展性和多模式集成相關的挑戰。

論文9：基於大語模型的代理人的興起和潛力：調查

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摘要：本文探討了LLM作為先進AI代理的基礎的演變和潛力，概述了一個框架，包括大腦，感知和動作組成部分，並討論道德考慮因素。

論文10：對開放環境中合作多機構增強學習進度的調查

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摘要：這項調查回顧了在開放環境中合作多代理增強學習（MARL）中的進步，強調了這個迅速發展的領域的挑戰和未來方向。

結論

AI代理的領域是動態和影響力的。這十篇論文代表了對其持續發展的重要貢獻，強調了隨著AI代理人越來越多地融入我們的世界，持續研究和道德考慮的重要性。

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