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AgentBench 是首个旨在评估 LLM 在各种不同环境中作为智能体的基准。它包含 8 种不同的环境，可以更全面地评估 LLM 在各种场景中作为自主智能体运行的能力。

用ChatGPT作为控制器，连接HuggingFace社区中的各种AI模型，完成多模态复杂任务。整个过程，只需要做的是：用自然语言将你的需求输出。

"The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey"综述论文的论文列表

LLM-based Autonomous Agents 综述

LLM-based Autonomous Agents 综述

大语言模型可以学会使用工具

Lilian Weng 的个人博客文章，Lilian 现在是 OpenAI 的 Head of Safety Systems，之前还领导过 OpenAI 的 Applied AI 团队。AI Agent 被认为是 OpenAI 发力的下一个方向。OpenAI 的联合创始人 Andrej Karpathy 在近期的一次公开活动上提到“相比模型训练方法，OpenAI 内部目前更关注 Agent 领域的变化，每当有新的 AI Agents 论文出来的时候，内部都会很兴奋并且认真地讨论”，而在更早之前，Andrej 还评价 AutoGPT 是 Prompt Engineering 下一阶段的探索方向。

作者认为 agent 产品需要具备的特性是，要给产品设计者和用户提供干预空间。目前实践中最具代表性的有两类：中间层的 Agent Framework 和垂直领域的 Vertical Agent。

LangChain Agents--将工具和任务链与决策结合起来

复旦NLP团队和米哈游一起出的《TITLE：The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》论文一个翻译版本，作者同时对部分内容进行了删繁就简，总结概括。