关于AI代理的十大研究论文（2025）

本文探讨了十篇有影响力的研究论文，这些论文已大大推动了人工智能（AI）代理商的领域。能够在其环境中感知，推理，行动和学习的人工智能代理人正在革新从自然语言处理到自主系统的领域。这些论文涵盖了多代理系统，强化学习和道德考虑的关键突破，并提供了当前景观的全面概述。

AI代理研究论文的意义

研究论文对AI代理技术的进步至关重要。他们传播知识，激发创新，建立评估标准，实践桥梁理论以及解决至关重要的道德含义。这些论文提供了一个结构化的平台，用于共享新颖的算法，实验结果和经验教训，从而使研究人员能够在现有工作基础上建立并突破AI代理能力的界限。

关于AI代理商的十大研究论文

以下是十篇开创性论文，每篇论文都以关键见解进行了总结。 （注意：由于提供的文本缺乏实际链接，“链接：在此处阅读此AI代理研究论文”占位符。）

论文1：为AI代理人建模社会行动

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摘要：本文探讨了AI代理中社会行动的基础，区分“弱”和“强大”的社会行动，并研究了目标委托，社会承诺和新兴的社会结构等概念。它强调了个别代理智力与新兴集体行为之间的相互作用。

论文2：对AI代理的可见性

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摘要：本文解决了与不透明AI代理商相关的社会风险的日益增长。它建议通过代理标识符，实时监控和活动日志提高可见性，以提高问责制和减轻风险，同时承认与权力下放和隐私相关的挑战。

论文3：人工智能和虚拟世界 - 沃德人的AI代理商

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摘要：本文研究了使用虚拟世界作为开发人级AI代理的测试床的使用。它讨论了AI在增强虚拟环境以及平衡现实主义与计算约束的挑战中的作用。

论文4：智能代理：理论与实践

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摘要：本文提供了智能代理的基本概述，涵盖了代理理论，体系结构和编程语言。它突出了平衡理论严格与实际实施的持续挑战。

论文5：TPTU：大型基于语言模型的AI代理的任务计划和工具使用

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摘要：本文评估了大语言模型（LLMS）在执行需要外部工具使用和计划的任务中的功能。它引入了一个框架，用于评估这些能力并比较不同LLM的性能。

论文6：关于上下文感知多代理系统的调查：技术，挑战和未来方向

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摘要：这项调查探讨了上下文感知的多代理系统，检查上下文建模和推理的技术，并解决与信息共享，共识和适应性在动态环境中的挑战。

论文7：代理AI：测量多模式相互作用的视野

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摘要：本文着重于通过各种感觉输入相互作用的多模式AI代理。它提出了一个培训这些代理商的框架，并应对幻觉和概括等挑战。

论文8：基于语言模型的大型多代理：进度和挑战的调查

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摘要：这项调查研究了由LLM驱动的多机构系统，对其应用程序进行了分类，并应对与通信，可扩展性和多模式集成相关的挑战。

论文9：基于大语模型的代理人的兴起和潜力：调查

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摘要：本文探讨了LLM作为先进AI代理的基础的演变和潜力，概述了一个框架，包括大脑，感知和动作组成部分，并讨论道德考虑因素。

论文10：对开放环境中合作多机构增强学习进度的调查

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摘要：这项调查回顾了在开放环境中合作多代理增强学习（MARL）中的进步，强调了这个迅速发展的领域的挑战和未来方向。

结论

AI代理的领域是动态和影响力的。这十篇论文代表了对其持续发展的重要贡献，强调了随着AI代理人越来越多地融入我们的世界，持续研究和道德考虑的重要性。

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