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我们整理分享来自新加坡国立大学的最新论文：基于大型语言模型的多智能体综述- 进展与挑战, Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges，文末有论文连接。大型语言模型（LLMs）在广泛的任务中取得了显著的成功。由于LLMs令人印象深刻的规划和推理能力，它们被用作自治智能体自动完成许多任务。最近

我们也将从AI工程的角度探讨基于大模型的智能体机会与挑战。本文是该系列文章第三篇，我们将探讨怎样搭建基于LLM 的智能体。

*有研究者认为，以 GPT-4 为代表的大模型已经在足够的语料上进行了训练，在此基础上构建的代理有潜力成为打开 AGI 之门的钥匙。由于 LLMs 有着优秀的工具调用能力，一个直观的想法就是：代理可以将 LLMs 作为控制枢纽，通过级联的方式调用现有的工具集或者专家模型，感知音频信息。他在《心智社会》（The Society of Mind）一书中提出了一种新颖的智力理论，认为智力是在许多较小的、

可以看到，InternLM-7B 全面胜出，在 CEval、MMLU 这两个评价语言模型的广泛基准上分别取得了 53.25 和 50.8 的高分，大幅领先目前业内最优的开源模型。「书生」提供的并非单个的大模型，而是一整套基座模型体系，在全链条开源体系加持下，为学界和业界提供了坚实的底座和成长的土壤，从底层支撑起 AI 社区的成长，并且与更多的探索者共同建设「枝繁叶茂」的生态。通过此次书生・浦语的高

当前很多物联网设备大都无没有人机交互界面，也就没有像手机或者PC那样有wifi的配置界面，汇总了一下设备入网的方式大概有如下几种：1：AP 模式流程如下将Dev手动设置为AP模式，手机为正常的station模式手机连接到Dev的AP热点，组成局域网，手机将WiFi的SSID和密码发送给DevDev收到WiFi的SSID和密码后，切换回station模式，连接WiFi2：一键配置模式：即为通常所说的

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