Imponerende undersøkelse om agentisk resonnement for LLM-er. (bokmerker denne) 135+ sider! Hvorfor spiller det noen rolle? LLM-er fungerer godt i lukkede verdener, men de sliter i åpne, dynamiske miljøer hvor informasjon utvikler seg. Den manglende brikken er handling. Dette er fordi statisk resonnering uten interaksjon ikke kan tilpasse seg, lære eller forbedre seg gjennom tilbakemelding. Denne nye undersøkelsen systematiserer paradigmet for agentisk resonnement, der LLM-er omdefineres som autonome agenter som planlegger, handler og lærer gjennom kontinuerlig interaksjon med omgivelsene sine. Den gir et samlet veikart som bygger bro mellom tanker og handlinger, og gir handlingsrettet veiledning for å bygge agentiske systemer på tvers av miljødynamikk og optimaliseringsinnstillinger. Rammeverket organiserer agentisk resonnement langs tre komplementære dimensjoner: 1. Grunnleggende agentisk resonnement: Kjerneferdigheter for enkeltagenter inkludert planlegging, bruk av verktøy og søk. Agenter dekomponerer mål, kaller eksterne verktøy og verifiserer resultater gjennom kjørbare handlinger. Dette er grunnfjellet. 2. Selvutviklende agentisk resonnement: Hvordan agenter forbedrer seg gjennom tilbakemelding, hukommelse og tilpasning. I stedet for å følge faste resonnementsveier, utvikler agenter mekanismer for refleksjon, kritikk og hukommelsesdrevet læring. Refleksjon, RL for hukommelse og kontinuerlig tilpasning knytter resonnering til læring. 3. Kollektiv multi-agent resonnement: Skalering av intelligens fra isolerte løsere til samarbeidsøkosystemer. Flere agenter koordinerer gjennom rollefordeling, kommunikasjonsprotokoller og delt minne. Debatt, løsning av uenigheter og konsistens gjennom fler-turs interaksjoner. På tvers av alle lag skiller undersøkelsen mellom to optimaliseringsmoduser: in-context reasoning (skalering av inferenstidsberegning gjennom orkestrering og søk uten parameteroppdateringer) og post-training resonnement (internalisering av strategier via RL og finjustering). Undersøkelsen dekker anvendelser som spenner over matematisk utforskning, vitenskapelige oppdagelser, innebygd robotikk, helsevesen og autonom nettforskning. Den gjennomgår også benchmark-landskapet for å evaluere agentiske evner. Jeg har fulgt nøye med på dette forskningsområdet, og her er noen av de åpne utfordringene som gjenstår: personalisering, langsiktig interaksjon, verdensmodellering, skalerbar multiagent-trening og styringsrammeverk for praktisk implementering. ...