论文(wén )提出,强(qiáng )大的大(dà )型语言模型不仅可以作为智能体的认知核心的一部分(fèn ),还可以扮演(yǎn )优化(huà )器(qì )的角色。LLM 可以通过生成代码、修(xiū )改(gǎi )参(cān )数、提出新的策略或结构,来优(yōu )化智能体自身的(de )其他组件(jiàn )。例如,LLM 可以(yǐ )分析智能体过去的失败经(jīng )验,提(tí )出(chū )改进记忆检索算法的建议;或(huò )者根据(jù )新的数据,生成更新世界(jiè )模型的代码(mǎ )。这为智(zhì )能体的自我改进提供了一种强大(dà )的(de )、基于语言理解和生成能力的全新途径。
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