Imponujące badanie na temat agentycznego rozumowania dla LLM-ów. (zakładam to w zakładkach) Ponad 135 stron! Dlaczego to ma znaczenie? LLM-y dobrze rozumują w zamkniętych środowiskach, ale mają trudności w otwartych, dynamicznych środowiskach, gdzie informacje się zmieniają. Brakuje elementu działania. Dzieje się tak, ponieważ statyczne rozumowanie bez interakcji nie może się dostosować, uczyć ani poprawiać na podstawie informacji zwrotnej. Ten nowy przegląd systematyzuje paradygmat agentycznego rozumowania, w którym LLM-y są reinterpretowane jako autonomiczne agenty, które planują, działają i uczą się poprzez ciągłą interakcję ze swoim otoczeniem. Oferuje zjednoczoną mapę drogową, która łączy myśli i działania, oferując praktyczne wskazówki do budowania systemów agentycznych w różnych dynamikach środowiskowych i ustawieniach optymalizacyjnych. Ramowy schemat organizuje agentyczne rozumowanie wzdłuż trzech komplementarnych wymiarów: 1. Podstawowe agentyczne rozumowanie: Kluczowe zdolności pojedynczego agenta, w tym planowanie, użycie narzędzi i wyszukiwanie. Agenci dekomponują cele, wywołują zewnętrzne narzędzia i weryfikują wyniki poprzez wykonalne działania. To jest fundament. 2. Samoewoluujące agentyczne rozumowanie: Jak agenci poprawiają się dzięki informacji zwrotnej, pamięci i adaptacji. Zamiast podążać ustalonymi ścieżkami rozumowania, agenci rozwijają mechanizmy refleksji, krytyki i uczenia się opartego na pamięci. Refleksja, RL dla pamięci i ciągła adaptacja łączą rozumowanie z uczeniem się. 3. Kolektywne rozumowanie wieloagentowe: Skalowanie inteligencji od izolowanych rozwiązywaczy do współpracujących ekosystemów. Wiele agentów koordynuje się poprzez przydzielanie ról, protokoły komunikacyjne i wspólną pamięć. Debata, rozwiązywanie niezgodności i spójność poprzez interakcje wieloetapowe. We wszystkich warstwach przegląd rozróżnia dwa tryby optymalizacji: rozumowanie w kontekście (skalowanie obliczeń w czasie wnioskowania poprzez orkiestrację i wyszukiwanie bez aktualizacji parametrów) oraz rozumowanie po treningu (internalizowanie strategii za pomocą RL i dostrajania). Przegląd obejmuje zastosowania w zakresie eksploracji matematycznej, odkryć naukowych, robotyki uosobionej, opieki zdrowotnej i autonomicznych badań w sieci. Przegląd ten również analizuje krajobraz benchmarków do oceny zdolności agentycznych. Bacznie przyglądałem się temu obszarowi badań i oto niektóre z otwartych wyzwań, które pozostają: personalizacja, interakcja długoterminowa, modelowanie świata, skalowalne szkolenie wieloagentowe oraz ramy zarządzania dla wdrożeń w rzeczywistym świecie. ...