360篇文献！从终生学习视角出发，华南理工团队发布全新Agent综述

主要观点总结

文章主要介绍了华南理工大学马千里教授团队关于基于大语言模型智能体的终生学习研究成果，总结了基于大语言模型的智能体在终生学习中的关键模块和策略，包括感知、记忆和行动模块，并探讨了这些模块在单模态和多模态感知、情节记忆、语义记忆和参数记忆中的具体应用。文章还介绍了这些智能体在日常生活和专业领域的应用，以及面临的挑战和未来的研究方向。

关键观点总结

关键观点1: 终生学习的定义和重要性

终生学习，也称为持续学习或增量学习，旨在解决智能系统在不断变化的环境中持续进化的核心挑战。它使智能系统能够随时间及环境不断适应和改进，成为智能系统发展中的一个焦点。

关键观点2: 基于大语言模型的智能体的关键模块

文章强调从静态 LLMs 到动态环境交互式 LLM 智能体的范式转变，这些智能体具备多模态感知、集成记忆管理和行动导向的决策能力。系统分类了这些智能体的核心模块，包括多模态输入整合的感知模块、存储和检索不断演化知识的记忆模块以及支持真实交互的行动模块。

关键观点3: 感知模块的分类和应用

文章将感知模块分为单模态感知和多模态感知，探讨了这些模块在单模态和多模态环境中的应用，包括在网页、游戏等环境中的感知。

关键观点4: 记忆模块的分类和应用

文章将记忆模块分为工作记忆、情节记忆、语义记忆和参数记忆，探讨了这些模块在存储和保留信息、决策和行动中的作用，以及在不同环境中的应用。

关键观点5: 行动模块的分类和应用

文章将行动模块分为基础行动、检索行动和推理行动，探讨了这些模块在智能体与环境互动、做出决策和执行行为中的作用，以及在不同领域的应用。

关键观点6: 应用场景和挑战

文章介绍了基于大语言模型的智能体在日常生活和专业领域的应用，如工作场景、生活场景和娱乐场景，以及面临的挑战，如灾难性遗忘和可塑性丧失，以及未来的研究方向。