基于大型语言模型的游戏智能体综述

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原标题：基于大型语言模型的游戏智能体综述
关键字：智能,报告,游戏,认知,环境
文章来源：人工智能学家
内容字数：4389字

内容摘要：

来源：专知
游戏智能体的发展在推进向人工通用智能（AGI）的道路上扮演着至关重要的角色。大型语言模型（LLMs）及其多模态对应物（MLLMs）的进展为在复杂的电脑游戏环境中赋予游戏智能体类似人类的决策能力提供了前所未有的机会。本文从一个全面的视角对基于LLM的游戏智能体进行了综述。首先，我们介绍了基于LLM游戏智能体的概念架构，围绕六个基本功能组件：感知、记忆、思考、角色扮演、行动和学习。其次，我们调研了文献中记录的现有代表性的基于LLM游戏智能体，这些智能体在方和跨六大游戏类型的适应性灵活性方面进行了探讨，包括冒险、沟通、竞争、合作、模拟以及制作与探索游戏。最后，我们展望了这一新兴领域未来研究和发展的方向。维护并可访问的相关论文精选列表位于：https://github.com/git-disl/awesome-LLM-game-agent-papers。
智能在代理与环境的互动中以及作为感觉活动的结果而出现。——体现认知假说 [1]
大型语言模型（LLMs），如ChatGPT [2]所示，代表了自然语言理解（NLU）和生成性人工智能（Gen-AI）中的一个重要里程碑。通过在

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