实例研究，这里分享两个比较知名的研究case：

1、Scientific Discovery Agent科学发现代理

ChemCrow (Bran et al. 2023) 是一个医疗领域的示例，其中 LLM 通过 13 个专家设计的工具进行了增强，以使其完成医学领域的专业任务。在 LangChain 中实现的工作流程反映了之前在 ReAct 和 MRKL 中描述的内容，并将 CoT 推理与与任务相关的工具相结合：

2、Generative Agents Simulation生成代理模拟

Generative Agents的设计将LLM与记忆、规划和反射机制相结合，使代理能够根据过去的经验进行行为，并与其他代理进行交互。

• Memory stream:记忆流：是一个长期记忆模块（外部数据库），记录了代理在自然语言中的经验的完整列表。

• 每个元素都是一个观察结果，一个由代理直接提供的事件。- 代理间通信可以触发新的自然语言语句。

• Retrieval model:检索模型：根据相关性、新近度和重要性，呈现上下文以告知代理的行为。

• Recency: 新近度：最近发生的事件得分较高

• Importance:重要性：区分平凡记忆和核心记忆。直接问LM。 

• 相关性（Relevance）为与当前情况相关的记忆对象分配更高的分数。使用常见的向量检索引擎即可。Relevance: 相关性：基于它与当前情况/查询的相关程度。最终的检索分数是上面三项的加权平均：

• Reflection mechanism: 反射机制：随着时间的推移将记忆合成更高层次的推论，并指导智能体未来的行为。它们是对过去事件的更高层次的总结（←注意，这与上面的自我反思有点不同）

• 提示 LM 提供 100 个最新观察结果，并根据一组观察结果/陈述生成 3 个最显着的高级问题。然后请LM回答这些问题。

• Planning & Reacting:规划和反应：将反思和环境信息转化为行动

• 规划本质上是为了优化当前与时间的可信度。

• Prompt template: 提示模板： {Intro of an agent X}. Here is X's plan today in broad strokes: 1)

• 规划和反应时都会考虑主体之间的关系以及一个主体对另一个主体的观察。

• 环境信息以树形结构呈现。

这种有趣的模拟会导致新兴的社交行为，例如信息传播、关系记忆（例如两个代理继续对话主题）和社交活动的协调（例如举办聚会并邀请许多其他人）。

从目前研究看，AI Agent已经可以在各种不同的领域中提供高效、自动化、决策和问题解决的能力，具体如下：

参考及学习资料

https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/https://arxiv.org/abs/2304.03442https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2304.03442?_immersive_translate_auto_translate=1https://python.langchain.com/docs/modules/agents/https://www.breezedeus.com/article/ai-agent-part1https://zhuanlan.zhihu.com/p/648376562https://www.talkwithtrend.com/Article/268651https://inevitableai.ltd/article/share_23092603https://zhuanlan.zhihu.com/p/652473059https://blog.csdn.net/pengpengjy/article/details/134792004https://www.xukecheng.tech/ai-agents-practical-experience