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Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems

Created by
  • Haebom

저자

Bang Liu, Xinfeng Li, Jiayi Zhang, Jinlin Wang, Tanjin He, Sirui Hong, Hongzhang Liu, Shaokun Zhang, Kaitao Song, Kunlun Zhu, Yuheng Cheng, Suyuchen Wang, Xiaoqiang Wang, Yuyu Luo, Haibo Jin, Peiyan Zhang, Ollie Liu, Jiaqi Chen, Huan Zhang, Zhaoyang Yu, Haochen Shi, Boyan Li, Dekun Wu, Fengwei Teng, Xiaojun Jia, Jiawei Xu, Jinyu Xiang, Yizhang Lin, Tianming Liu, Tongliang Liu, Yu Su, Huan Sun, Glen Berseth, Jianyun Nie, Ian Foster, Logan Ward, Qingyun Wu, Yu Gu, Mingchen Zhuge, Xiangru Tang, Haohan Wang, Jiaxuan You, Chi Wang, Jian Pei, Qiang Yang, Xiaoliang Qi, Chenglin Wu

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 지능형 에이전트 설계, 평가 및 지속적인 개선에 대한 심층적인 조망을 제공합니다. 인지 과학, 신경 과학 및 컴퓨팅 연구 원리를 통합한 모듈 기반의 뇌-영감 아키텍처 내에서 지능형 에이전트를 구성하고, 기억, 세계 모델링, 보상 처리, 감정 유사 시스템과 같은 핵심 구성 요소를 설명합니다. 또한, 에이전트의 자율적 능력 향상, 동적 환경 적응 및 지속적인 학습을 위한 자가 개선 및 적응적 진화 메커니즘(AutoML 및 LLM 기반 최적화 전략 포함)을 논의하고, 다중 에이전트 시스템의 협업 및 진화, 그리고 안전하고, 안전하며 유익한 AI 시스템 구축을 위한 필수적인 내재적 및 외재적 보안 위협, 윤리적 정렬, 강건성 및 실제 완화 전략을 다룹니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM 기반 지능형 에이전트의 설계, 평가 및 개선을 위한 종합적인 프레임워크 제공.
뇌-영감 아키텍처를 통해 인간의 인지 기능과의 유사성을 강조하여 이해도 향상.
자가 개선 및 적응적 진화 메커니즘을 통한 지속적인 학습 및 환경 적응 방안 제시.
다중 에이전트 시스템의 협업 및 진화에 대한 통찰력 제공.
안전하고 윤리적인 AI 시스템 구축을 위한 중요한 고려 사항 제시.
한계점:
구체적인 알고리즘이나 실험 결과가 부족하여 실제 적용 가능성에 대한 검증이 미흡.
모듈 기반 아키텍처의 구체적인 구현 방식에 대한 자세한 설명 부족.
안전하고 윤리적인 AI 시스템 구축을 위한 구체적인 전략 및 해결책 제시 부족.
LLM의 한계점과 이러한 한계점이 지능형 에이전트 설계에 미치는 영향에 대한 논의 부족.
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