基础Agents：决策制定的范式转变

基础智能体：决策制定的范式转变 Foundation Agents as the Paradigm Shift for Decision Making

页面：17,作者/机构:N/A

简介:这份报告深入探讨了Foundation Agents作为一种全新决策制定范式的优势和应用前景。Foundation Agents利用预训练的基础模型 (如LLMs) 进行更有效、通用的决策，克服了传统决策模型在面对复杂现实世界问题时的局限性。报告详细介绍了Foundation Agents的三大核心特性：统一的表征学习能力、规划和环境动态性以及交互式决策能力，并阐述了其如何通过自监督预训练学习通用的表征和知识。此外，报告还列举了Foundation Agents 的训练方法、优势、未来研究方向以及在机器人、自动驾驶、医疗保健等领域的应用潜力，为决策制定领域的研究者和实践者提供了宝贵的参考。

报告重点

Foundation Agents 通过整合统一的表征学习能力、规划和环境动态性以及交互式决策能力， 克服了传统决策模型的局限性，为解决复杂现实世界问题提供了新的思路。
Foundation Agents 利用大规模数据进行自监督预训练，学习通用的表征和知识，并可通过模仿学习、强化学习等方式与特定世界模型对齐，从而应用于特定任务。
Foundation Agents 的训练方法包括离线学习和在线学习两种模式，允许其在与环境交互的过程中不断学习和改进。
Foundation Agents 在机器人、自动驾驶、医疗保健等领域展现出广泛的应用潜力，未来研究方向包括开发更强大的模型、探索更高效的训练方法以及应用于更广泛的领域。
Foundation Agents 代表了决策制定领域的范式转变，其强大的表征学习能力、规划和环境动态性以及交互式决策能力，为解决复杂现实世界问题提供了新的可能性。

参考图示

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