本文是LLM系列文章，针对《Artificial Agency and Large Language Models》的翻译。
人工代理和大型语言模型
摘要
大型语言模型 （LLM） 的到来引发了关于以人工方式实现代理的可能性的哲学辩论。在这项工作中，我们通过提出一个可以用作人工代理的阈值概念的理论模型来为辩论做出贡献。该模型将代理定义为其操作和目标始终受动态因素框架影响的系统，该框架由代理的可访问历史记录、其适应性库和外部环境组成。反过来，这个框架会受到代理采取的行动和它形成的目标的影响。我们借助该模型表明，最先进的 LLM 还不是代理，但它们有一些元素可以建议前进的方向。该论文认为，将 Park 等人提出的代理架构与 Boiko 等人中的合作科学家等模块的使用相结合，可能是一种以人工方式实现代理的方法。在论文的结尾，我们反思了构建这样一个人工代理时可能面临的障碍，并为未来的研究提出了可能的方向。