论(lùn )文提出(chū ),强大的大型语言模型不仅(jǐn )可(kě )以作为(wéi )智能体(tǐ )的认知(zhī )核心(xīn )的(de )一部分,还可以扮演优化器的角色。LLM 可以通过生成代码、修改参数(shù )、提出新的策略或结构,来优化智能体(tǐ )自身的其他组件(jiàn )。例如,LLM 可以分析智能体过去的失败(bài )经验,提出改进记忆检(jiǎn )索算法的建议;或者根据新(xīn )的数据(jù ),生成更新世(shì )界(jiè )模型的代码。这为智能体的自我(wǒ )改进提供了一种强大(dà )的、基(jī )于语言理解(jiě )和生成能力的全新途(tú )径。
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