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Documentos de agentes LLM

Os artigos de leitura obrigatória sobre grandes agentes de modelos de idiomas.

"Aqui estão algumas outras listas de papel nas quais você pode estar interessado:

Papéis de prompt4Reathinging: raciocínio com modelo de idioma que provoca papéis.

? ConhecimentoeditingPapers: Papéis de leitura obrigatória sobre edição de conhecimento para grandes modelos de idiomas.

Sinceramente, convidamos você a mergulhar nessas coleções de papéis e recursos, cada um oferecendo uma jornada distinta de exploração e descoberta. ? "

? Notícias

  • [2024-03] Lançamos um novo artigo: "KnowAgent: Planejamento agente para agentes baseados em LLM".
  • [2023-06] Criamos esse repositório para manter uma lista de papel em multi-agentes .

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? Papéis

Visão geral

  1. Processamento de linguagem natural interativa

    Zekun Wang, Ge Zhang, Kexin Yang, Ning Shi, Wangchunshu Zhou, Shaochun Hao, Guangzheng Xiong, Yizhi Li, Mong Yuan Sim, Xiuying Chen, Qingqing Zhu, Zhenzhu Yang, Adam Nik, Qi Liu, Chenghua Lin, Shi Wang, Ruibo Liu, Wenhu Chen, Ke Xu, Dayiheng Liu, Yike Guo, Jie Fu. [ABS], 2023.5

  2. Uma pesquisa sobre grandes agentes autônomos baseados em modelos de idiomas

    Lei Wang, Chen MA, Xueyang Feng, Zeyu Zhang, Hao Yang, Jingsen Zhang, Zhiyuan Chen, Jiakai Tang, Xu Chen, Yankai Lin, Wayne Xin Zhao, Zhewei Wei, Ji-Rong Wen. [ABS], 2023.8

  3. A ascensão e potencial de grandes agentes baseados em modelos de linguagem: uma pesquisa

    Zhiheng Xi, Wenxiang Chen, Xin Guo, Wei He, Yiwen Ding, Boyang Hong, Ming Zhang, Junzhe Wang, Senjie Jin, Enyu Zhou, Rui Zheng, Xiaoran Fan, Xiao Wang, Limao Xiong, Yuhao Zhou, Weiran Wang, Changhao Jiang, Yicheng Zou, Xiangyang Liu, Zhangyue Yin, Shihan Dou, Rongxiang Weng, Wensen Cheng, Qi Zhang, Wenjuan Qin, Yongyan Zheng, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang, Tao Gui. [ABS], 2023.9

  4. Se o LLM é o assistente, o código é a varinha: uma pesquisa sobre como o código capacita grandes modelos de idiomas para servir como agentes inteligentes

    Ke Yang, Jiateng Liu, John Wu, Chaoqi Yang, Yi R. Fung, Sha Li, Zixuan Huang, Xu Cao, Xingyao Wang, Yiquan Wang, Heng Ji, Chengxiang Zhai. [ABS], 2024.1

  5. Agente AI: examinar os horizontes da interação multimodal

    Zane Durante, Qiuyuan Huang, Naoki Wake, Ran Gong, Jae Sung Park, Bidipta Sarkar, Rohan Taori, Yusuke Noda, Demetri Terzopoulos, Yejin Choi, Katsushi Ikeuchi, Hoi Vo, Li Fei-Fei, Jianfeng Gao. [ABS], 2024.1

  6. Agentes pessoais LLM: Insights e pesquisa sobre a capacidade, eficiência e segurança

    Yuanchun Li, Hao Wen, Weijun Wang, Xiangyu Li, Yizhen Yuan, Guohong Liu, Jiacheng Liu, Wenxing Xu, Xiang Wang, Yi Sun, Rui Kong, Yile Wang, Hanfei Geng, Jian Luan, Xuefeng Jin, Zilong Ye, Guanjing Xiong, Fan Zhang, Xiang Li, Mengwei Xu, Zhijun Li, Peng Li, Yang Liu, Ya-Qin Zhang, Yunxin Liu. [ABS], 2024.1

  7. Uma pesquisa com inteligência de código neural: paradigmas, avanços e além

    Qiushi Sun, Zhirui Chen, Fangzhi Xu, Kanzhi Cheng, Chang Ma, Zhangyue Yin, Jianing Wang, Chengcheng Han, Renyu Zhu, Shuai Yuan, Qipeng Guo, Xipeng Qiu, Pengcheng Yin, Xiaoli Li, Fei Yuan, Lingpeng Kong, Xiang Li, Zhiyong Wu. [ABS], 2024.3

? Agente

Personalidade. ?

  1. A teoria da mente pode ter surgido espontaneamente em grandes modelos de linguagem

    Michal Kosinski. [ABS], 2023.2

  2. Toxicidade no ChatGPT: Analisando modelos de idiomas atribuídos à persona

    Ameet Deshpande, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit, Ashwin Kalyan, Karthik Narasimhan. [ABS], 2023.4

  3. Jogando jogos repetidos com grandes modelos de idiomas

    Elif Akata, Lion Schulz, Julian Coda-Forno, Seong Joon Oh, Matthias Bethge, Eric Schulz. [ABS], 2023.5

  4. ExpertPropting: Instruindo grandes modelos de linguagem a serem distintos especialistas

    Benfeng Xu, um Yang, Junyang Lin, Quan Wang, Chang Zhou, Yongdong Zhang, Zhendong Mao. [ABS], 2023.5

  5. Dramatização com grandes modelos de linguagem

    Murray Shanahan, Kyle McDonell, Laria Reynolds. [ABS], 2023.5

  6. Tidybot: Assistência personalizada do robô com grandes modelos de idiomas

    Jimmy Wu, Rika Antonova, Adam Kan, Marion Lepert, Andy Zeng, Shuran Song, Jeannette Bohg, Szymon Rusinkiewicz, Thomas Funkhouser. [ABS], 2023.5

  7. Traços de personalidade em grandes modelos de idiomas

    Mustafa Safdari, Greg Serapio-García, Crepy Crepy, Stephen Fitz, Peter Romero, Luning Sun, Marwa Abdulhai, Aleksandra Faust, Maja Matarić. [ABS], 2023.7

  8. Os LLMs possuem uma personalidade? Tornando o teste MBTI uma avaliação incrível para modelos de idiomas grandes

    Keyu Pan, Yawen Zeng. [ABS], 2023.7

  9. Consciência na inteligência artificial: insights da ciência da consciência

    Patrick Butlin, Robert Long, Eric Elmoznino, Yoshua Bengio, Jonathan Birch, Axel Constant, George Deane, Stephen M. Fleming, Chris Frith, Xu Ji, Ryota Kanai, Colin Klein, Grace Lindsay, Matthias Michel, Liad Mudrik, Megan AK Peters, Eric Schwitzgebel, Jonathan Simon, Rufin Vanrullen. [ABS], 2023.8

  10. Retirado do contexto: sobre a medição da consciência situacional no LLMS

    Lukas Berglund, Asa Cooper Stickland, Mikita Balesni, Max Kaufmann, Meg Tong, Tomasz Korbak, Daniel Kokotajlo, Owain Evans. [ABS], 2023.9

  11. Os grandes agentes de modelos de linguagem podem simular comportamentos de confiança humana?

    Chengxing Xie, Canyu Chen, Feiran Jia, Ziyu Ye, Kai Shu, Adel Bibi, Ziniu Hu, Philip Torr, Bernard Ghanem, Guohao Li. [ABS], 2024.02

Memória. ?

  1. Colt5: transformadores de longo alcance mais rápidos com computação condicional

    Joshua Ainslie, Tao Lei, Michiel de Jong, Santiago Otañón, Siddhartha Brahma, Yury Zemlyanskiy, David Uthus, Mandy Guo, James Lee-Thorp, Yi Tay, Yun-Hsuan Sung, Sumit Sanghai. [ABS], 2023.3

  2. Memorização emergente e previsível em grandes modelos de linguagem

    Stella Biderman, Usvsn Sai Prashanth, Lintang Sutawika, Hailey Schoelkopf, Quentin Anthony, Shivanshu Purohit, Edward Raff. [ABS], 2023.4

  3. Libertar a capacidade de entrada de comprimento infinito para modelos de linguagem em larga escala com sistema de memória autocontrolada

    Xinniano Liang, Bing Wang, Hui Huang, Shuangzhi Wu, Peihao Wu, Lu Lu, Zejun MA, Zhoujun Li. [ABS], 2023.4

  4. Chatlog: gravação e análise de chatgpt ao longo do tempo

    Shangqing Tu, Chunyang LI, Jifan Yu, Xiaozhi Wang, Lei Hou, Juanzi Li. [ABS], 2023.4

  5. Aprendendo a raciocinar e memorizar com auto-notas

    Jack Lanchantin, Shubham Toshniwal, Jason Weston, Arthur Szlam, Sainbayar Sukhbaatar. [ABS], 2023.5

  6. Unlimiformer: transformadores de longo alcance com entrada de comprimento ilimitada

    Amanda Bertsch, Uri Alon, Graham Neubig, Matthew R. Gormley. [ABS], 2023.5

  7. Modelos pequenos são plug-ins valiosos para grandes modelos de linguagem

    Canwen Xu, Yichong Xu, Shuohang Wang, Yang Liu, Chenguang Zhu, Julian McAuley. [ABS], 2023.5

  8. MemoryBank: Aprimorando grandes modelos de linguagem com memória de longo prazo

    Wanjun Zhong, Lianghong Guo, Qiqi Gao, Ele, Ye, Yanlin Wang. [ABS], 2023.5

  9. Toolkengpt: Aumentando modelos de idiomas congelados com ferramentas enormes via ferramenta incorporadas

    Shibo Hao, Tianyang Liu, Zhen Wang, Zhiting Hu. [ABS], 2023.5

  10. RecorrentGPT: geração interativa de texto longo (arbitrariamente)

    Wangchunshu Zhou, Yuchen Eleanor Jiang, Peng Cui, Tiannan Wang, Zhenxin Xiao, Yifan Hou, Ryan Cotterell, Mrinmaya Sachan. [ABS], 2023.5

  11. Ret-llm: em direção a uma memória geral de leitura de leitura para modelos de idiomas grandes

    Ali Modarressi, Ayyoob Imani, Mohsen Fayyaz, Hinrich Schütze. [ABS], 2023.5

  12. Adaptando modelos de linguagem para compactar contextos

    Alexis Chevalier, Alexander Wettig, Anirudh Ajith, Danqi Chen. [ABS], 2023.5

  13. Revisitando Windows de contexto paralelo: uma deterioração alternativa frustrantemente simples e a cadeia de pensamento

    Kejuan Yang, Xiao Liu, Kaiwen Men, Aohan Zeng, Yuxiao Dong, Jie Tang. [ABS], 2023.5

  14. Atenção de referência: Comprimento do contexto infinito de acesso aleatório para transformadores

    Amirkeivan Mohtashami, Martin Jaggi. [ABS], 2023.5

  15. Codificações posicionais randomizadas aumentam a generalização de transformadores

    Anian Ruoss, Grégoire Delétang, Tim Genewein, Jordi Grau-Moya, Róbert Csordás, Mehdi Bennani, Shane Legg, Joel Veness. [ABS], 2023.5

  16. Atenção de localização monotônica para generalização de comprimento

    Jishnu Ray Chowdhury, Cornelia Caragea. [ABS], 2023.5

  17. Chatdb: Augmenting LLMS com bancos de dados como sua memória simbólica

    Chenxu Hu, Jie Fu, Chenzhuang DU, Simian Luo, Junbo Zhao, Hang Zhao. [ABS], 2023.6

  18. Arquiteturas cognitivas para agentes de idiomas

    Theodore Sumers, Shunyu Yao, Karthik Narasimhan, Thomas L. Griffiths [Abs], 2023.9

  19. Jarvis-1: agentes multitarefas de mundo aberto com modelos de linguagem multimodal com memória aumentada

    Zihao Wang, Shaofei Cai, Anji Liu, Yonggang Jin, Jinbing Hou, Bowei Zhang, Haowei Lin, Zhaofeng He, Zilong Zheng, Yaodong Yang, Xiaojian Ma, Yitao Liang . [ABS], 2023.11

  20. Uma pesquisa sobre o mecanismo de memória de grandes agentes baseados em modelos de linguagem

    Zeyu Zhang, Xiaohe Bo, Chen MA, Rui Li, Xu Chen, Quanyu Dai, Jieming Zhu, Zhenhua Dong, Ji-Rong Wen . [ABS], 2024.4

  21. Hipporag: Memória de longo prazo inspirada neurobiologicamente para modelos de idiomas grandes

    Bernal Jiménez Gutiérrez, Yiheng Shu, Yu Gu, Michihiro Yasunaga, Yu Su. [ABS], 2024.5

  22. Buffer de pensamentos: raciocínio de pensamento com modelos de idiomas grandes com grandes idiomas

    Ling Yang, Zhaochen Yu, Tianjun Zhang, Shiyi Cao, Minkai Xu, Wentao Zhang, Joseph E. Gonzalez, Bin Cui. [ABS], 2024,6

Planejamento. ? ♟️

  1. Modelos de idiomas como planejadores de tiro zero: extraindo conhecimento acionável para agentes incorporados

    Wenlong Huang, Pieter Abbeel, Deepak Pathak, Igor Mordatch . [ABS], 2022.1

  2. Monólogo interno: raciocínio incorporado através do planejamento com modelos de idiomas

    Wenlong Huang , Fei Xia , Ted Xiao , Harris Chan, Jacky Liang, Pete Florence, Andy Zeng, Jonathan Tompson, Igor Mordatch, Yevgen Chebotar, Pierre Sermanet, Noah Brown, Tomas Jackson, Linda Luu, Sergey Levine, Karol Hausman, Brian Ichter . [ABS], 2022.7

  3. Reação: sinergizando raciocínio e atuação em modelos de idiomas

    Shunyu Yao, Jeffrey Zhao, Dian Yu, Nan Du, Izhak Shafran, Karthik Narasimhan, Yuan Cao. [ABS], 2022.10

  4. Olhos da Mente: Raciocínio do Modelo de Língua Golpe através de Simulação

    Ruibo Liu, Jason Wei, Shixiang Shane Gu, Te-Yen Wu, Soroush Vosoughi, Claire Cui, Denny Zhou, Andrew M. Dai. [ABS], 2022.10

  5. Planner LLM: Planejamento fundamentado de poucos tiros para agentes incorporados com grandes modelos de idiomas

    Chan Hee Song, Jiaman Wu, Clayton Washington, Brian M. Sadler, Wei-Lun Chao, Yu Su . [ABS], 2022.12

  6. Não gerar, discriminar: uma proposta para modelos de linguagem de aterramento para ambientes do mundo real

    Yu Gu, Xiang Deng, Yu Su. [ABS], 2022.12

  7. Agentes incorporados sonham com ovelhas pixeladas?: Tomada de decisão incorporada usando modelagem mundial guiada por idiomas

    Kolby Nottingham, Prithviraj Ammanabrolu, Alane Suhr, Yejin Choi, Hannaneh Hajishirzi, Sameer Singh, Roy Fox . [ABS], 2023.1

  8. Descreva, explique, planeje e selecione: Planejamento interativo com grandes modelos de linguagem permite agentes de várias tarefas do mundo aberto

    Zihao Wang, Shaofei Cai, Anji Liu, Xiaojian MA, Yitao Liang . [ABS], 2023.2

  9. Palm-E: um modelo de linguagem multimodal incorporado

    Danny Driess, Fei Xia, Mehdi SM Sajjadi, Corey Lynch, Aakanksha Chowdhery, Brian Ichter, Ayzaan Wahid, Jonathan Tompson, Quan Vuong, Tianhe Yu, Wenlong Huang, Yevgen Chebotar, Pierre Sermanet, Daniel Duckworth, Sergey Levine, Vincent Vanhoucke, Karol Hausman, Marc Toussaint, Klaus Greff, Andy Zeng, Igor Mordatch, Pete Florence. [ABS], 2023.3

  10. Reflexão: agentes de idiomas com aprendizado de reforço verbal

    Noah Shinn, Federico Cassano, Beck Labash, Ashwin Gopinath, Karthik Narasimhan, Shunyu Yao. [ABS], 2023.3

  11. Converse com o ambiente: percepção multimodal interativa usando modelos de idiomas grandes

    Xufeng Zhao, Mengdi Li, Cornelius Weber, Muhammad Burhan Hafez, Stefan Wermter . [ABS], 2023.3

  12. Plan4MC: Aprendizagem e planejamento de reforço de habilidades para tarefas de minecraft em mundo aberto

    Haoqi Yuan, Chi Zhang, Hongcheng Wang, Feiyang Xie, Penglin Cai, Hao Dong, Zongqing Lu. [ABS], 2023.3

  13. Auto-refinado: refinamento iterativo com auto-feedback

    Aman Madaan, Niket Tandon, Prakhar Gupta, Skyler Hallinan, Luyu Gao, Sarah Wiegreffe, Uri Alon, Nouha Dziri, Shrimai Prabhumoye, Yiming Yang, Shashank Gupta, Bodhisattwa Prasad Majumder, Katherine Hermann, Sean Welleck, Amir Yazdanbakhsh, Peter Clark. [ABS], 2023.3

  14. Ensinar grandes modelos de idiomas a auto-estreia

    Xinyun Chen, Maxwell Lin, Nathanael Schärli, Denny Zhou. [ABS], 2023.4

  15. Wizardlm: capacitar grandes modelos de linguagem para seguir instruções complexas

    Can Xu, Qingfeng Sun, Kai Zheng, Xiubo Geng, Pu Zhao, Jiazhan Feng, Chongyang Tao, Daxin Jiang. [ABS], 2023.4

  16. Frugalgpt: Como usar modelos de linguagem grandes, reduzindo o custo e melhorando o desempenho

    Lingjiao Chen, Matei Zaharia, James Zou. [ABS], 2023.5

  17. Árvore dos pensamentos: resolução deliberada de problemas com grandes modelos de linguagem

    Shunyu Yao, Dian Yu, Jeffrey Zhao, Izhak Shafran, Thomas L. Griffiths, Yuan Cao, Karthik Narasimhan. [ABS], 2023.5

  18. Planejar, eliminar e rastrear - modelos de idiomas são bons professores para agentes incorporados

    Yue Wu, So Yeon Min, Yonatan Bisk, Ruslan Salakhutdinov, Amos Azaria, Yuanzhi Li, Tom Mitchell, Shrimai Prabhumoye . [ABS], 2023.5

  19. Agentes aprimorados pelo conhecimento para jogos de texto interativos

    Prateek Chhikara, Jiarui Zhang, Filip Ilievski, Jonathan Francis, Kaixin MA. [ABS], 2023.5

  20. Voyager: um agente incorporado aberto com grandes modelos de idiomas

    Guanzhi Wang, Yuqi Xie, Yunfan Jiang, Ajay Mandlekar, Chaowei Xiao, Yuke Zhu, Fan Linxi, Anima Anandkumar . [ABS], 2023.5

  21. SwiftSage: um agente generativo com pensamento rápido e lento para tarefas interativas complexas

    Bill Yuchen Lin, Yicheng Fu, Karina Yang, Prithviraj Ammanabrolu, Faeze Brahman, Shiyu Huang, Chandra Bhagavatula, Yejin Choi, Xiang Ren. [ABS], 2023.5

  22. Os modelos de idiomas atendem aos modelos mundiais: experiências incorporadas aprimoram os modelos de linguagem

    Jiannan Xiang, Tianhua Tao, Yi Gu, Tianmin Shu, Zirui Wang, Zichao Yang, Zhiting Hu. [ABS], 2023.5

  23. Fantasma no Minecraft: agentes geralmente capazes para ambientes de mundo aberto por meio de grandes modelos de linguagem com conhecimento e memória baseados em texto

    Xizhou Zhu, Yuntao Chen, Hao Tian, ​​Chenxin Tao, Weijie SU, Chenyu Yang, Gao Huang, Bin Li, Lewei Lu, Xiaogang Wang, Yu Qiao, Zhaoxiang Zhang, Jifeng Dai. [ABS], 2023.5

  24. Adaplanner: planejamento adaptativo do feedback com modelos de idiomas

    Sol Haotiano, Yuchen Zhuang, Lingkai Kong, Bo Dai, Chao Zhang. [ABS], 2023.5

  25. O raciocínio com o modelo de idioma é planejar o modelo mundial

    Shibo Hao, Yi Gu, Haodi MA, Joshua Jiahua Hong, Zhen Wang, Daisy Zhe Wang, Zhiting Hu. [ABS], 2023.5

  26. Plano e solução Promotamento: Melhorando o raciocínio da cadeia de pensamento zero-tiro por grandes modelos de idiomas

    Lei Wang, Wanyu Xu, Yihuai Lan, Zhiqiang Hu, Yunshi Lan, Roy Ka-Wei Lee, Ee-Peng Lim. [ABS], 2023.5

  27. Permitir interações inteligentes entre um agente e um LLM: uma abordagem de aprendizado de reforço

    Bin Hu, Chenyang Zhao, Pu Zhang, Zihao Zhou, Yuanhang Yang, Zenglin Xu, Bin Liu. [ABS], 2023.6

  28. RECAGENT: um novo paradigma de simulação para sistemas de recomendação

    Lei Wang, Jingsen Zhang, Xu Chen, Yankai Lin, Ruihua Song, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen. [ABS], 2023.6

  29. Em direção a um agente unificado com modelos de fundação.

    Norman di Palo, Arunkumar Byravan, Leonard Hasenclever, Markus Wulfmeier, Nicolas Heess e Martin Riedmiller. [ABS], 2023.7

  30. Pangu-Coder2: Aumentando grandes modelos de linguagem para código com feedback de classificação

    Bo Shen, Jiaxin Zhang, Taihong Chen, Daoguang Zan, Bing Geng, um Fu, Muhan Zeng, Ailun Yu, Jichuan Ji, Jingyang Zhao, Yuenan Guo, Qianxiang Wang. [ABS], 2023.7

  31. Um webagent do mundo real com o planejamento, a compreensão de longo contexto e a síntese de programas

    Izzeddin Gur, Hiroki Furuta, Austin Huang, Mustafa Safdari, Yutaka Matsuo, Douglas Eck, Aleksandra Faust. [ABS], 2023.7

  32. Retroformador: agentes retrospectivos de grandes idiomas com otimização de gradiente de políticas

    Weiran Yao, Shelby Heinecke, Juan Carlos Niebles, Zhiwei Liu, Yihao Feng, Le Xue, Rithesh Murthy, Zeyuan Chen, Jianguo Zhang, Devansh Arpit, Ran Xu, Phil Mui, Huan Wang, Caimning Xionsg, SILIO, SILIO, SILIO. [ABS], 2023.8

  33. Selfeck: Usando LLMS para zero-tiro, verifique seu próprio raciocínio passo a passo

    Ning Miao, Yee Whye Teh, Tom Rainforth. [ABS], 2023.8

  34. Expel: agentes LLM são alunos experimentais

    Andrew Zhao, Daniel Huang, Quentin Xu, Matthieu Lin, Yong-Jin Liu, Gao Huang. [ABS], 2023.8

  35. Aterramento auto-orientado: grandes agentes de modelos de linguagem com habilidade de habilidades automáticas alinhadas à linguagem

    Shaohui Peng, Xing Hu, Qi Yi, Rui Zhang, Jiaming Guo, Di Huang, Zikang Tian, ​​Ruizhi Chen, Zidong DU, Qi Guo, Yunji Chen, Ling Li. [ABS], 2023.9

  36. Jarvis-1: agentes multitarefas de mundo aberto com modelos de linguagem multimodal com memória aumentada

    Zihao Wang, Shaofei Cai, Anji Liu, Yonggang Jin, Jinbing Hou, Bowei Zhang, Haowei Lin, Zhaofeng He, Zilong Zheng, Yaodong Yang, Xiaojian Ma, Yitao Liang . [ABS], 2023.11

  37. Leo: um agente generalista incorporado no mundo 3D

    Jiangyong Huang, Silong Yong, Xiaojian MA, Xiongkun Linghu , Puhao Li, Yan Wang, Qing Li, Song-Chun Zhu, Baoxiong Jia, Siyuan Huang* [Abs], 2023.11

  38. Cadeia de Código: Raciocínio com um emulador de código com modelo de modelo com modelo

    Chengshu Li, Jacky Liang, Andy Zeng, Xinyun Chen, Karol Hausman, Dorsa Sadigh, Sergey Levine, Li Fei-Fei, Fei Xia, Brian Ichter. [ABS], 2023.12

  39. REST ACOMENDOS REACT: Auto-aperfeiçoamento para o agente de LLM de raciocínio de várias etapas

    Renat Aksitov, Sobhan Miryoosefi, Zonglin Li, Daliang Li, Sheila Babayan, Kavya Kopparapu, Zachary Fisher, Ruiqi Guo, Sushant Prakash, Pranesh Srinivasan, Manzil Zaheer, Felix Yu, Sanjiv Kumar. [ABS], 2023.12

  40. Autocontraste: melhor reflexão através de perspectivas de solução inconsistente

    Wenqi Zhang, Yongliang Shen, Linjuan Wu, Qiuying Peng, Jun Wang, Yueting Zhuang, Weiming Lu. [ABS], 2024.01

  41. Autoact: Aprendizando de agentes automáticos do zero via planejamento automático

    Shuofei Qiao, Ningyu Zhang, Runnan Fang, Yujie Luo, Wangchunshu Zhou, Yuchen Eleanor Jiang, Chengfei LV, Huajun Chen. [ABS], 2024.01

  42. TravelPlanner: uma referência para o planejamento do mundo real com agentes de idiomas

    Jian Xie, Kai Zhang, Jiangjie Chen, Tinghui Zhu, Renze Lou, Yuandong Tian, ​​Yanghua Xiao, Yu Su. [ABS], 2024.02

  43. Agente-Pro: Aprendendo a evoluir por meio de reflexão e otimização em nível de política

    Wenqi Zhang, Ke Tang, Hai Wu, Mengna Wang, Yongliang Shen, Guiyang Hou, Zeqi Tan, Peng Li, Yueting Zhuang, Weiming Lu. [ABS], 2024.02

  44. Knowagent: Planejamento agitado de conhecimento para agentes baseados em LLM

    Yuqi Zhu, Shuofei Qiao, Yixin ou, Shumin Deng, Ningyu Zhang, Shiwei Lyu, Yue Shen, Lei Liang, Jinjie Gu, Huajun Chen. [ABS], 2024.03

  45. Sotopia-π: aprendizado interativo de agentes de linguagem socialmente inteligentes

    Ruiyi Wang, Haofei Yu, Wenxin Zhang, Zhengyang Qi, Maarten Sap, Graham Neubig, Yonatan Bisk, Hao Zhu. [ABS], 2024.03

  46. Autoguida: geração automatizada e seleção de diretrizes estatais para os grandes agentes de modelos de idiomas

    Yao Fu, Dong-ki Kim, Jaekyeom Kim, Sungryull Sohn, Lajanugen Logeswaran, Kyunghoon Bae, Honglak Lee. [ABS], 2024.03

  47. Capacitando grandes agentes de modelos de linguagem através do aprendizado de ação

    Haiteng Zhao, Chang MA, Guoyin Wang, Jing Su, Lingpeng Kong, Jingjing Xu, Zhi-Hong Deng, Hongxia Yang. [ABS], 2024.02

  48. Advogado do Diabo: Reflexão Antecipatória para Agentes LLM

    Haoyu Wang, Tao Li, Zhiwei Deng, Dan Roth, Yang Li. [ABS], 2024.05

  49. Planejamento de agentes com modelo de conhecimento mundial

    Shuofei Qiao, Runnan Fang, Ningyu Zhang, Yuqi Zhu, Xiang Chen, Shumin Deng, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen. [ABS], 2024.05

  50. Explore inteligente: de pé nos ombros de modelos de fundação gigante

    Cong Lu, Shengran Hu, Jeff Clune. [ABS], 2024.05

  51. Raciocínio lógico fiel via cadeia de pensamento simbólica

    JUNDONG XU, HAO FEI, LIANGMING PAN, QIAN LIU, MONG-LI LEE, WYNNE HSU. [ABS], 2024.05

  52. Alice no País das Maravilhas: Tarefas simples mostrando um raciocínio completo em modelos de idiomas de última geração

    Marianna Nezhurina, Lucia Cipolina-Kun, Mehdi Cherti, Jenia Jitsev. [ABS], 2024.06

  53. TEXTFRADGRAD: “Diferenciação” automática via texto

    Mert Yuksekgonul, Federico Bianchi, Joseph Boen, Sheng Liu, Zhi Huang, Carlos Guestrin, James Zou. [ABS], 2024.06

  54. A aprendizagem simbólica permite agentes de evolução

    Wangchunshu Zhou, Yixin Ou, Shengwei Ding, Long Li, Jialong Wu, Tiannan Wang, Jiamin Chen, Shuai Wang, Xiaohua Xu, Ningyu Zhang, Huajun Chen, Yuchen Eleanor Jiang. [ABS], 2024.06

  55. OS-Copilot: para agentes de computadores generalistas com auto-aperfeiçoamento

    Zhiyong Wu, Chengcheng Han, Zichen Ding, Zhenmin Weng, Zhoumianze Liu, Shunyu Yao, Tao Yu, Lingpeng Kong. [ABS], 2024.02

  56. Seeclick: Aproveitando a GUI de aterramento para agentes avançados de GUI visual

    Kanzhi Cheng, Qiushi Sun, Yougang Chu, Fangzhi Xu, Yantao Li, Jianbing Zhang, Zhiyong Wu. [ABS], 2024.01

Uso da ferramenta. ?‍???

  1. WebGPT: Perguntas assistidas pelo navegador-Respondendo a feedback humano

    Reiichiro Nakano, Jacob Hilton, Suchir Balaji, Jeff Wu, Long Ouyang, Christina Kim, Christopher Hesse, Shantanu Jain, Vineet Kosaraju, William Saunders, Xu Jiang, Karl Cobbe, Tyna Eloundou, Gretchen Krueger, Kevin Button, Matthew Knight, Benjamin Chess, John Schulman. [ABS], 2021.12

  2. FORCESTOR: MODELOS DE IDIOMA podem se ensinar a usar ferramentas

    Timo Schick, Jane Dwivedi-Yu, Roberto Dessì, Roberta Raileanu, Maria Lomeli, Luke Zettlemoyer, Nicola Canccedda, Thomas Scialom. [ABS], 2023.2

  3. MM-REACT: solicitando chatgpt para raciocínio e ação multimodais

    Zhengyuan Yang, Linjie Li, Jianfeng Wang, Kevin Lin, Ehsan Azarnasab, Faisal Ahmed, Zicheng Liu, Ce Liu, Michael Zeng, Lijuan Wang. [ABS], 2023.3

  4. HuggingGPT: resolver tarefas de IA com ChatGPT e seus amigos em abraçar o rosto

    Yongliang Shen, Kaitao Song, Xu Tan, Dongsheng Li, Weiming Lu, Yueting Zhuang. [ABS], 2023.3

  5. Visual Chatgpt: conversando, desenhando e editando com modelos de fundação visual

    Chenfei Wu, Shengming Yin, Weizhen Qi, Xiaodong Wang, Zecheng Tang, Nan Duan. [ABS], 2023.3

  6. ART: Raciocínio e uso automático de várias etapas para modelos de idiomas grandes

    Bhargavi Paranjape, Scott Lundberg, Sameer Singh, Hannaneh Hajishirzi, Luke Zettlemoyer, Marco Tulio Ribeiro. [ABS], 2023.3

  7. TaskMatrix.ai: Concluindo as tarefas conectando modelos de fundação com milhões de APIs

    Yaobo Liang, Chenfei Wu, Ting Song, Wenshan Wu, Yan Xia, Yu Liu, Yang Ou, Shuai Lu, Lei Ji, Shaoguang Mao, Yun Wang, Linjun Shou, Ming Gong, Nan Duan. [ABS], 2023.3

  8. Camaleão: raciocínio composicional plug-and-play com modelos de idiomas grandes

    Pan Lu, Baolin Peng, Hao Cheng, Michel Galley, Kai-Wei Chang, Ying Nian Wu, Song-Chun Zhu, Jianfeng Gao. [ABS], 2023.4

  9. ChemCrow: Aumentando modelos de grande língua com ferramentas de química

    Andres M Bran, Sam Cox, Andrew D White, Philippe Schwaller. [ABS], 2023.4

  10. Talma: modelos de idiomas aumentados de ferramentas

    Aaron Parisi, Yao Zhao, Noah Fiedel. [ABS], 2022.5

  11. Crítico: Modelos de idiomas grandes podem se auto-corrigir com a crítica interativa da ferramenta

    Zhibin Gou, Zhihong Shao, Yeyun Gong, Yelong Shen, Yujiu Yang, Minlie Huang, Nan Duan, Weizhu Chen. [ABS] [Código], 2023.5

  12. Fazendo modelos de idiomas melhores alunos da ferramenta com feedback de execução

    Shuofei Qiao, Honghao Gui, Huajun Chen, Ningyu Zhang. [ABS], 2023.5

  13. Chatcot: Raciocínio da cadeia de pensamento com ferramentas com ferramentas em modelos de idiomas grandes baseados em bate-papo

    Zhipeng Chen, Kun Zhou, Beichen Zhang, Zheng Gong, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen. [ABS], 2023.5

  14. Gorila: modelo de linguagem grande conectado com APIs maciças

    Shishir G. Patil, Tianjun Zhang, Xin Wang, Joseph E. Gonzalez. [ABS], 2023.5

  15. Toolllm: Facilitando grandes modelos de linguagem para dominar mais de 16000 APIs no mundo real

    Yujia Qin, Shihao Liang, Yining Ye, Kunlun Zhu, Lan Yan, Yaxi Lu, Yankai Lin, Xin Cong, Xiangru Tang, Bill Qian, Sihan Zhao, Runchu Tian, ​​Ruobing Xie, Jie Zhou, Mark Gerssterin, Dahai Lía. [ABS], 2023.7

  16. Equipamento: Aumentando modelos de linguagem com resolução de ferramentas generalizáveis ​​e eficientes

    Yining Lu, Haoping Yu, Daniel Khashabi. [ABS], 2023.7

  17. Gentopia: uma plataforma colaborativa para LLMs agrupados por ferramentas

    Binfeng Xu, Xukun Liu, Hua Shen, Zeyu Han, Yuhan Li, Murong Yue, Zhiyuan Peng, Yuchen Liu, Ziyu Yao, Dongkuan Xu. [ABS], 2023.8

  18. Identificando os riscos de agentes de LM com uma caixa de areia em forma de LM

    Yangjun Ruan, Honghua Dong, Andrew Wang, Silviu Pitis, Yongchao Zhou, Jimmy BA, Yann Dubois, Chris J. Maddison, Tatsunori Hashimoto. [ABS], 2023.9

  19. Aproveitando modelos de grandes idiomas pré-treinados para construir e utilizar modelos mundiais para o planejamento de tarefas baseado em modelo

    Lin Guan, Karthik Valmeekam, Sarath Sreedharan, Subbarao Kambhampati [Abs], 2023.5

  20. Copilot de dados: preenchendo bilhões de dados e humanos com fluxo de trabalho autônomo

    Wenqi Zhang, Yongliang Shen, Weiming Lu, Yueting Zhuang [Abs], 2023.6

  21. Clova: um assistente visual de circuito fechado com uso e atualização da ferramenta

    Zhi Gao, Yuntao DU, Xintong Zhang, Xiaojian MA, Wenjuan Han, Song-Chun Zhu, Qing Li [Abs], 2023.12

  22. Gitagent: Facilitando o agente autônomo com o GitHub por extensão da ferramenta

    Bohan Lyu, Xin Cong, Heyang Yu, Pan Yang, Yujia Qin, Yining Ye, Yaxi Lu, Zhong Zhang, Yukun Yan, Yankai Lin, Zhiyuan Liu, Maosong Sun. [ABS], 2023.12

  23. EasyTool: aprimorando agentes baseados em LLM com instrução de ferramenta concisa

    Siyu Yuan, Kaitao Song, Jiangjie Chen, Xu Tan, Yongliang Shen, Kan Ren, Dongsheng Li, Deqing Yang. [ABS], 2024.1

  24. Símbolo-llm: para interface centrada no símbolo fundamental para modelos de linguagem grandes

    Fangzhi Xu, Zhiyong Wu, Qiushi Sun, Siyu Ren, Fei Yuan, Shuai Yuan, Qika Lin, Yu Qiao, Jun Liu. [ABS], 2023.11

  25. Tulip Agent-permitindo que os agentes baseados em LLM resolvam tarefas usando grandes bibliotecas de ferramentas

    Felix Ocker, Daniel Tanneberg, Julian Eggert, Michael Gienger. [ABS], 2024.07

  26. OneGen: geração unificada e eficiente de uma passagem e recuperação para LLMS

    Jintian Zhang, Cheng Peng, Mengshu Sun, Xiang Chen, Lei Liang, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou, Huajun Chen, Ningyu Zhang. [ABS], 2024.09

? Múltiplos agentes

Comunicação orientada para a tarefa

Trocas colaborativas? ‍? ‍

  1. Modelo de idioma Cascades

    David Dohan, Winnie Xu, Aitor Lewkowycz, Jacob Austin, David Bieber, Raphael Gontijo Lopes, Yuhuai Wu, Henryk Michalewski, Rif A. Saurous, Jascha Sohl-Dickstein, Kevin Murphy, Charles Sutton. [ABS], 2022.7

  2. Colaborar com modelos de idiomas para raciocínio incorporado

    Ishita Dasgupta, Christine Kaeser-Chen, Kenneth Marino, Arun Ahuja, Sheila Babayan, Felix Hill, Rob Fergus. [ABS], 2023.2

  3. Camelo: agentes comunicativos para a exploração de "mente" da sociedade de modelos de linguagem em larga escala

    Guohao Li, Hasan Abed Al Kader Hammoud, Hani Itani, Dmitrii Khizbullin, Bernard Ghanem. [ABS], 2023.3

  4. Bate-papo multipartidário: agentes de conversação em ambientes de grupo com humanos e modelos

    Jimmy Wei, Kurt Shuster, Arthur Szlam, Jason Weston, Jack Urbanek, Mojtaba Komeili. [ABS], 2023.4

  5. Rede de chatllm: mais cérebros, mais inteligência

    Rui Hao, Linmei Hu, Weijian Qi, Qingliu Wu, Yirui Zhang, Liqiang Nie. [ABS], 2023.4

  6. Geração de código de auto-colaboração via chatgpt

    Yihong Dong, Xue Jiang, Zhi Jin, Ge Li. [ABS], 2023.4

  7. Capacidades de pesquisa científica autônoma emergentes de grandes modelos de linguagem

    Daniil A. Boiko, Robert Macknight, Gabe Gomes. [ABS], 2023.4

  8. ChatGPT/GPT-4 para construção de gráficos de conhecimento e raciocínio: recursos recentes e oportunidades futuras

    Yuqi Zhu, Xiaohan Wang, Jing Chen, Shuofei Qiao, Yixin Ou, Yunzhi Yao, Shumin Deng, Huajun Chen, Ningyu Zhang. [ABS], 2023.5

  9. Grandes modelos de idiomas como fabricantes de ferramentas

    Tianle Cai, Xuezhi Wang, Tengyu MA, Xinyun Chen, Denny Zhou . [ABS], 2023.5

  10. Inferir os objetivos de comunicar agentes de ações e instruções

    Lance Ying, Tan Zhi-Xuan, Vikash Mansinghka, Joshua B. Tenenbaum. [ABS], 2023.6

  11. IA generativa multi-agente sem fio: da inteligência conectada à inteligência coletiva

    Hang Zou, Qiyang Zhao, Lina Bariah, Mehdi Bennis, Merouane Debbah. [ABS], 2023.7

  12. ROCO: colaboração dialética de vários robôs com grandes modelos de idiomas

    Zhao Mandi, Shreeya Jain, música shuran. [ABS], 2023.7

  13. Liberando a sinergia cognitiva em grandes modelos de linguagem: um agente de solução de tarefas através da auto-colaboração de várias pessoas

    Zhenhailong Wang, Shaoguang Mao, Wenshan Wu, Tao GE, Furu Wei, Heng Ji. [ABS], 2023.7

  14. Agentes comunicativos para desenvolvimento de software

    Chen Qian, Xin Cong, Cheng Yang, Weize Chen, Yusheng Su, Juyuan Xu, Zhiyuan Liu, Maosong Sun. [ABS], 2023.7

  15. Para o infinito e além: agentes do show-1 e showrunner em simulações multi-agentes

    Philipp Maas, Frank Carey, Chris Wheeler, Edward Saatchi, Pete Billington, Jessica Yaffa Shamash. [ABS], 2023.7

  16. Metagpt: meta-programação para estrutura colaborativa multi-agente

    Sirui Hong, Xiawu Zheng, Jonathan Chen, Yuheng Cheng, Ceyao Zhang, Zili Wang, Steven Ka Shing Yau, Zijuan Lin, Liyang Zhou, Chenyu Ran, Lingfeng Xiao, Chenninglin Wu. [ABS], 2023.8

  17. Melhorando a negociação de modelos de idiomas com a auto-reprodução e o aprendizado no contexto com o feedback da IA

    Yao Fu, Hao Peng, Tushar Khot, Mirella Lapata. [ABS], 2023.5

  18. Colaboração multi-agente: aproveitando o poder dos agentes inteligentes LLM

    Yashar Talebirad, Amirhossein Nadiri. [ABS], 2023.6

  19. RESTGPT: Conectando modelos de idiomas grandes com aplicativos do mundo real via APIs RESTful

    Yifan Song, Weimin Xiong, Dawei Zhu, Cheng Li, Ke Wang, Ye Tian, ​​Sujian Li . [ABS], 2023.6

  20. Construindo agentes incorporados cooperativos modularmente com grandes modelos de linguagem

    Hongxin Zhang, Weihua DU, Jiaming Shan, Qinhong Zhou, Yilun DU, Joshua B. Tenenbaum, Tianmin Shu, Chuang Gan. [ABS], 2023.7

  21. Interagir: Explorando os potenciais do ChatGPT como agente cooperativo

    Po-lin Chen, Cheng-Shang Chang. [ABS], 2023.8

  22. Autogen: Ativando aplicativos LLM de próxima geração por meio da estrutura de conversação multi-agente

    Qingyun Wu, Gagan Bansal, Jieyu Zhang, Yiran Wu, Shaokun Zhang, Erkang Zhu, Beibin Li, Li Jiang, Xiaoyun Zhang, Chi Wang. [ABS], 2023.8

  23. Explorando a interseção de grandes modelos de linguagem e modelagem baseada em agentes por meio de engenharia imediata

    Edward Junprung. [ABS], 2023.8

  24. Inferência amortizada neural por raciocínio multi-agente aninhado

    Kunal Jha, Tuan Anh Le, Chuanyang Jin, Yen-Ling Kuo, Joshua B. Tenenbaum, Tianmin Shu. [ABS], 2023.8

  25. GPT no loop: tomada de decisão adaptativa para sistemas multiagentes

    Nathalia Nascimento, Paulo Alencar, Donald Cowan. [ABS], 2023.8

  26. ProAgent: Construindo IA cooperativa proativa com grandes modelos de linguagem

    Ceyao Zhang, Kaijie Yang, Siyi Hu, Zihao Wang, Guanghe Li, Yihang Sun, Cheng Zhang, Zhaowei Zhang, Anji Liu, Song-Chun Zhu, Xiaojun Chang, Junge Zhang, Feng yin, yitao liang, yajun, yang, yang. [ABS], 2023.8

  27. Mindagent: interação emergente de jogos

    Ran Gong, Qiuyuan Huang, Xiaojian MA, Hoi Vo, Zane Durante Yusuke Noda, Zilong Zheng, Song-Chun Zhu Demetri Terzopoulos, Li Fei-Fei, Jianfeng Gao. [ABS], 2023.9

  28. Explorando mecanismos de colaboração para agentes LLM: uma visão de psicologia social

    Jintian Zhang, Xin Xu, Shumin Deng. [ABS], 2023.10

  29. LUMOS: Aprendizando agentes com dados unificados, design modular e LLMs de código aberto

    Da Yin, Faeze Brahman, Abhilasha Ravichander, Khyathi Chandu, Kai-Wei Chang, Yejin Choi, Bill Yuchen Lin. [ABS], 2023.11

  30. Autoact: Aprendizando de agentes automáticos do zero via planejamento automático

    Shuofei Qiao, Ningyu Zhang, Runnan Fang, Yujie Luo, Wangchunshu Zhou, Yuchen Eleanor Jiang, Chengfei LV, Huajun Chen. [ABS], 2024.01

  31. Corex: empurrando os limites do raciocínio complexo através da colaboração multimodelo

    Qiushi Sun, Zhangyue Yin, Xiang Li, Zhiyong Wu, XiEng Qiu, Lingpeng Kong. [ABS], 2023.10

  32. Comm: colaborativo multi-agente e multi-raciocomenses solicitando a solução complexa de problemas

    Pei Chen, Boran Han, Shuai Zhang. [ABS], 2024.4

  33. Nas incógnitas desconhecidas: aprendizado humano engajado através da participação em conversas de agentes de modelos de idiomas

    Yucheng Jiang, Yijia Shao, Dekun MA, Sina J. Semnani, Monica S. Lam. [ABS], 2024.8

Interações adversárias ?? ‍ ??

  1. Incentivar o pensamento divergente em grandes modelos de idiomas por meio de debate multi-agente

    Tian Liang, Zhiwei He, Wenxiang Jiao, Xing Wang, Yan Wang, Rui Wang, Yujiu Yang, Zhaopeng Tu, Shuming Shi. [ABS], 2023.5

  2. Melhorando a factualidade e o raciocínio em modelos de idiomas através do debate multiagente

    Yilun Du, Shuang Li, Antonio Torralba, Joshua B. Tenenbaum, Igor Mordatch. [ABS], 2023.5

  3. Melhorando a negociação de modelos de idiomas com a auto-reprodução e o aprendizado no contexto com o feedback da IA

    Yao Fu, Hao Peng, Tushar Khot, Mirella Lapata. [ABS], 2023.5

  4. ChatEval: Towards Better LLM-based Evaluators through Multi-Agent Debate

    Chi-Min Chan, Weize Chen, Yusheng Su, Jianxuan Yu, Wei Xue, Shanghang Zhang, Jie Fu, Zhiyuan Liu. [abs], 2023.8

  5. How susceptible are LLMs to Logical Fallacies?

    Amirreza Payandeh, Dan Pluth, Jordan Hosier, Xuesu Xiao, Vijay K. Gurbani. [abs], 2023.8

  6. Identifying the Risks of LM Agents with an LM-Emulated Sandbox

    Yangjun Ruan, Honghua Dong, Andrew Wang, Silviu Pitis, Yongchao Zhou, Jimmy Ba, Yann Dubois, Chris J. Maddison, Tatsunori Hashimoto. [abs], 2023.9

  7. Exploring Collaboration Mechanisms for LLM Agents: A Social Psychology View

    Jintian Zhang, Xin Xu, Shumin Deng. [abs], 2023.10

Casual/Open Conversations

  1. Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior

    Joon Sung Park, Joseph C. O'Brien, Carrie J. Cai, Meredith Ringel Morris, Percy Liang, Michael S. Bernstein. [abs], 2023.4

  2. Training Socially Aligned Language Models in Simulated Human Society.

    Ruibo Liu, Ruixin Yang, Chenyan Jia, Ge Zhang, Denny Zhou, Andrew M. Dai, Diyi Yang, Soroush Vosoughi. [abs], 2023.5

  3. The Role of Summarization in Generative Agents: A Preliminary Perspective

    Xiachong Feng, Xiaocheng Feng, Bing Qin. [abs], 2023.5

  4. Epidemic Modeling with Generative Agents.

    Ross Williams, Niyousha Hosseinichimeh, Aritra Majumdar, Navid Ghaffarzadegan. [abs], 2023.7

  5. S^3: Social-network Simulation System with Large Language Model-Empowered Agents

    Chen Gao, Xiaochong Lan, Zhihong Lu, Jinzhu Mao, Jinghua Piao, Huandong Wang, Depeng Jin, Yong Li. [abs],2023.7

  6. AgentSims: An Open-Source Sandbox for Large Language Model Evaluation

    Jiaju Lin, Haoran Zhao, Aochi Zhang, Yiting Wu, Huqiuyue Ping, Qin Chen . [abs], 2023.8

  7. CGMI: Configurable General Multi-Agent Interaction Framework

    Shi Jinxin, Zhao Jiabao, Wang Yilei, Wu Xingjiao, Li Jiawen, He Liang. [abs], 2023.8

? Aplicativo

  1. EduChat: A Large-Scale Language Model-based Chatbot System for Intelligent Education

    Yuhao Dan, Zhikai Lei, Yiyang Gu, Yong Li, Jianghao Yin, Jiaju Lin, Linhao Ye, Zhiyan Tie, Yougen Zhou, Yilei Wang, Aimin Zhou, Ze Zhou, Qin Chen, Jie Zhou, Liang He, Xipeng Qiu. [abs], 2023.8

  2. SuperAgent: A Customer Service Chatbot for E-commerce Websites

    Lei Cui, Shaohan Huang, Furu Wei, Chuanqi Tan, Chaoqun Duan, Ming Zhou. [paper], 2017

  3. WebArena: A Realistic Web Environment for Building Autonomous Agents

    Shuyan Zhou, Frank F. Xu, Hao Zhu, Xuhui Zhou, Robert Lo, Abishek Sridhar, Xianyi Cheng, Yonatan Bisk, Daniel Fried, Uri Alon, Graham Neubig. [abs], 2023.7

  4. LLM As DBA

    Xuanhe Zhou, Guoliang Li, Zhiyuan Liu. [abs], 2023.8

  5. RoboAgent: Generalization and Efficiency in Robot Manipulation via Semantic Augmentations and Action Chunking

    Homanga Bharadhwaj, Jay Vakil, Mohit Sharma, Abhinav Gupta, Shubham Tulsiani, Vikash Kumar. [paper], 2023

  6. Is There Any Social Principle for LLM-Based Agents?

    Jitao Bai, Simiao Zhang, Zhonghao Chen. [abs], 2023.8

  7. ToRA: A Tool-Integrated Reasoning Agent for Mathematical Problem Solving

    Zhibin Gou, Zhihong Shao, Yeyun Gong, Yelong Shen, Yujiu Yang, Minlie Huang, Nan Duan, Weizhu Chen. [abs] [code], 2023.9

  8. Agentic Skill Discovery

    Xufeng Zhao, Cornelius Weber, Stefan Wermter [abs] [code], 2024.5

  9. Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models

    Yijia Shao, Yucheng Jiang, Theodore A. Kanell, Peter Xu, Omar Khattab, Monica S. Lam. [abs], [code], 2024.4

?️ Framework

  1. Agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents

    Wangchunshu Zhou, Yuchen Eleanor Jiang, Long Li, Jialong Wu, Tiannan Wang, Shi Qiu, Jintian Zhang, Jing Chen, Ruipu Wu, Shuai Wang, Shiding Zhu, Jiyu Chen, Wentao Zhang, Ningyu Zhang, Huajun Chen, Peng Cui, Mrinmaya Sachan. [abs], 2023.9

  2. Dynamic LLM-Agent Network: An LLM-agent Collaboration Framework with Agent Team Optimization

    Zijun Liu, Yanzhe Zhang, Peng Li, Yang Liu, Diyi Yang. [abs], 2023.10

  3. OpenAgents: An Open Platform for Language Agents in the Wild

    Tianbao Xie, Fan Zhou, Zhoujun Cheng, Peng Shi, Luoxuan Weng, Yitao Liu, Toh Jing Hua, Junning Zhao, Qian Liu, Che Liu, Leo Z. Liu, Yiheng Xu, Hongjin Su, Dongchan Shin, Caiming Xiong, Tao Yu. [abs], 2023.10

  4. AutoAct: Automatic Agent Learning from Scratch via Self-Planning

    Shuofei Qiao, Ningyu Zhang, Runnan Fang, Yujie Luo, Wangchunshu Zhou, Yuchen Eleanor Jiang, Chengfei Lv, Huajun Chen. [abs], 2024.01

  5. An Interactive Agent Foundation Model

    Zane Durante, Bidipta Sarkar, Ran Gong, Rohan Taori, Yusuke Noda, Paul Tang, Ehsan Adeli, Shrinidhi Kowshika Lakshmikanth, Kevin Schulman, Arnold Milstein, Demetri Terzopoulos, Ade Famoti, Noboru Kuno, Ashley Llorens, Hoi Vo, Katsu Ikeuchi, Li Fei-Fei, Jianfeng Gao, Naoki Wake, Qiuyuan Huang. [abs], 2024.02

  6. Emergence of Social Norms in Generative Agent Societies: Principles and Architecture

    Siyue Ren, Zhiyao Cui, Ruiqi Song, Zhen Wang, Shuyue Hu. [abs], 2024.03

  7. Interactive Evolution: A Neural-Symbolic Self-Training Framework For Large Language Models

    Fangzhi Xu, Qiushi Sun, Kanzhi Cheng, Jun Liu, Yu Qiao, Zhiyong Wu. [abs], 2024.06

  8. AgentSquare: Automatic LLM Agent Search in Modular Design Space

    Yu Shang, Yu Li, Keyu Zhao, Likai Ma, Jiahe Liu, Fengli Xu, Yong Li [abs], 2024.10

? Outros

  1. Enhancing Trust in LLM-Based AI Automation Agents: New Considerations and Future Challenges

    Sivan Schwartz, Avi Yaeli, Segev Shlomov. [abs], 2023.8

? Recursos

Benchmarks

  1. Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web

    Xiang Deng, Yu Gu, Boyuan Zheng, Shijie Chen, Samuel Stevens, Boshi Wang, Huan Sun, Yu Su. [abs], 2023.6

  2. The Tong Test: Evaluating Artificial General Intelligence Through Dynamic Embodied Physical and Social Interactions

    Yujia Peng , Jiaheng Han, Zhenliang Zhang , Lifeng Fan , Tengyu Liu, Siyuan Qi, Xue Feng, Yuxi Ma, Yizhou Wang, Song-Chun Zhu. [abs], 2023.7

  3. AgentBench: Evaluating LLMs as Agents

    Xiao Liu, Hao Yu, Hanchen Zhang, Yifan Xu, Xuanyu Lei, Hanyu Lai, Yu Gu, Hangliang Ding, Kaiwen Men, Kejuan Yang, Shudan Zhang, Xiang Deng, Aohan Zeng, Zhengxiao Du, Chenhui Zhang, Sheng Shen, Tianjun Zhang, Yu Su, Huan Sun, Minlie Huang, Yuxiao Dong, Jie Tang . [abs], 2023.8

  4. BOLAA: Benchmarking and Orchestrating LLM-augmented Autonomous Agents.

    Zhiwei Liu, Weiran Yao, Jianguo Zhang, Le Xue, Shelby Heinecke, Rithesh Murthy, Yihao Feng, Zeyuan Chen, Juan Carlos Niebles, Devansh Arpit, Ran Xu, Phil Mui, Huan Wang, Caiming Xiong, Silvio Savarese. [abs], 2023.8

  5. Identifying the Risks of LM Agents with an LM-Emulated Sandbox

    Yangjun Ruan, Honghua Dong, Andrew Wang, Silviu Pitis, Yongchao Zhou, Jimmy Ba, Yann Dubois, Chris J. Maddison, Tatsunori Hashimoto. [abs], 2023.9

  6. T-Eval: Evaluating the Tool Utilization Capability of Large Language Models Step by Step

    Zehui Chen, Weihua Du, Wenwei Zhang, Kuikun Liu, Jiangning Liu, Miao Zheng, Jingming Zhuo, Songyang Zhang, Dahua Lin, Kai Chen, Feng Zhao. [abs], 2023.12

  7. TravelPlanner: A Benchmark for Real-World Planning with Language Agents

    Jian Xie, Kai Zhang, Jiangjie Chen, Tinghui Zhu, Renze Lou, Yuandong Tian, Yanghua Xiao, Yu Su. [abs], 2024.02

  8. AgentBoard: An Analytical Evaluation Board of Multi-turn LLM Agents

    Chang Ma, Junlei Zhang, Zhihao Zhu, Cheng Yang, Yujiu Yang, Yaohui Jin, Zhenzhong Lan, Lingpeng Kong, Junxian He. [abs], 2024.01

  9. OSWorld: Benchmarking Multimodal Agents for Open-Ended Tasks in Real Computer Environments

    Tianbao Xie, Danyang Zhang, Jixuan Chen, Xiaochuan Li, Siheng Zhao, Ruisheng Cao, Toh Jing Hua, Zhoujun Cheng, Dongchan Shin, Fangyu Lei, Yitao Liu, Yiheng Xu, Shuyan Zhou, Silvio Savarese, Caiming Xiong, Victor Zhong, Tao Yu. [abs], 2024.04

  10. TimeChara: Evaluating Point-in-Time Character Hallucination of Role-Playing Large Language Models

    Jaewoo Ahn, Taehyun Lee, Junyoung Lim, Jin-Hwa Kim, Sangdoo Yun, Hwaran Lee, Gunhee Kim. [abs], 2024.05

  11. AppWorld: A Controllable World of Apps and People for Benchmarking Interactive Coding Agents

    Harsh Trivedi, Tushar Khot, Mareike Hartmann, Ruskin Manku, Vinty Dong, Edward Li, Shashank Gupta, Ashish Sabharwal, Niranjan Balasubramanian. [abs], 2024.07

  12. Benchmarking Agentic Workflow Generation

    Shuofei Qiao, Runnan Fang, Zhisong Qiu, Xiaobin Wang, Ningyu Zhang, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen . [abs], 2024.10

Types of Tools

Tipos Ferramentas
Agent with tool AutoGPT、LangChain、Transformer Agents、WorkGPT、AutoChain 、Langroid、 WebArena、GPT Researcher、BMTools、ToolBench 、AgentGPT、xlang
Multi-Agent CAMEL、GPTeam、AgentVerse、MetaGPT、Langroid、SocraticAI、AutoGen、Agents
Outros AutoAgents 、GPT Engineer

Tool List

  • Auto-GPT. An experimental open-source attempt to make GPT-4 fully autonomous.

  • LangChain. Building applications with LLMs through composability.

  • CAMELO. Communicative Agents for “Mind” Exploration of Large Scale Language Model Society.

  • GPTeam. GPTeam: An open-source multi-agent simulation.

  • Transformer Agents. In short, it provides a natural language API on top of transformers: we define a set of curated tools and design an agent to interpret natural language and to use these tools.

  • AgentVerse . A Framework for Multi-LLM Environment Simulation.

  • AutoAgents. Complex question answering in LLMs with enhanced reasoning and information-seeking capabilities.

  • GPT Engineer . Specify what you want it to build, the AI asks for clarification, and then builds it.

  • MetaGPT. The Multi-Agent Framework: Given one line Requirement, return PRD, Design, Tasks, Repo

  • WorkGPT. A GPT agent framework for invoking APIs.

  • AutoChain. Build lightweight, extensible, and testable LLM Agents.

  • Langroid. Harness LLMs with Multi-Agent Programming.

  • SocraticAI. Problem solving by engaging multiple AI agents in conversation with each other and the user.

  • WebArena. A Realistic Web Environment for Building Autonomous Agents.

  • GPT Researcher. GPT based autonomous agent that does online comprehensive research on any given topic.

  • BMTools. Tool Learning for Big Models, Open-Source Solutions of ChatGPT-Plugins

  • ToolBench. An open platform for training, serving, and evaluating large language model for tool learning.

  • AgentGPT. Assemble, configure, and deploy autonomous AI Agents in your browser.

  • xlang. An open-source framework for building and evaluating language model agents via executable language grounding

  • Agently. A fast way to build LLM Agent based Application ? A light weight framework helps developers to create amazing LLM based applications.

  • Lagent. A lightweight framework for building LLM-based agents.

  • ToolEmu An LLM-based emulation framework for testing and identifying the risks of LLM-based agents

  • storm A knowledge agent that researches a topic and generates a full-length report with citations.

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