Progressi e Sfide negli Agenti Fondamentali: Dall'Intelligenza Ispirata al Cervello a Sistemi Evolutivi, Collaborativi e Sicuri

Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems

March 31, 2025

Autori: Bang Liu, Xinfeng Li, Jiayi Zhang, Jinlin Wang, Tanjin He, Sirui Hong, Hongzhang Liu, Shaokun Zhang, Kaitao Song, Kunlun Zhu, Yuheng Cheng, Suyuchen Wang, Xiaoqiang Wang, Yuyu Luo, Haibo Jin, Peiyan Zhang, Ollie Liu, Jiaqi Chen, Huan Zhang, Zhaoyang Yu, Haochen Shi, Boyan Li, Dekun Wu, Fengwei Teng, Xiaojun Jia, Jiawei Xu, Jinyu Xiang, Yizhang Lin, Tianming Liu, Tongliang Liu, Yu Su, Huan Sun, Glen Berseth, Jianyun Nie, Ian Foster, Logan Ward, Qingyun Wu, Yu Gu, Mingchen Zhuge, Xiangru Tang, Haohan Wang, Jiaxuan You, Chi Wang, Jian Pei, Qiang Yang, Xiaoliang Qi, Chenglin Wu

cs.AI

Abstract

L'avvento dei grandi modelli linguistici (LLM) ha catalizzato un cambiamento trasformativo nell'intelligenza artificiale, aprendo la strada a agenti intelligenti avanzati capaci di ragionamento sofisticato, percezione robusta e azione versatile in diversi domini. Man mano che questi agenti guidano sempre più la ricerca e le applicazioni pratiche dell'IA, il loro design, valutazione e miglioramento continuo presentano sfide intricate e multifaccettate. Questo studio fornisce una panoramica completa, inquadrando gli agenti intelligenti all'interno di un'architettura modulare ispirata al cervello che integra principi tratti dalla scienza cognitiva, dalle neuroscienze e dalla ricerca computazionale. Strutturiamo la nostra esplorazione in quattro parti interconnesse. In primo luogo, approfondiamo le basi modulari degli agenti intelligenti, mappando sistematicamente i loro moduli cognitivi, percettivi e operativi su funzionalità analoghe del cervello umano, e chiarendo componenti fondamentali come la memoria, la modellazione del mondo, l'elaborazione delle ricompense e i sistemi simili alle emozioni. In secondo luogo, discutiamo i meccanismi di auto-miglioramento e di evoluzione adattativa, esplorando come gli agenti affinano autonomamente le loro capacità, si adattano a ambienti dinamici e raggiungono un apprendimento continuo attraverso paradigmi di ottimizzazione automatizzata, incluse le emergenti strategie di ottimizzazione guidate da AutoML e LLM. In terzo luogo, esaminiamo i sistemi multi-agente collaborativi ed evolutivi, investigando l'intelligenza collettiva che emerge dalle interazioni, dalla cooperazione e dalle strutture sociali degli agenti, evidenziando parallelismi con le dinamiche sociali umane. Infine, affrontiamo l'imperativo critico di costruire sistemi di IA sicuri, protetti e benefici, enfatizzando le minacce alla sicurezza intrinseche ed estrinseche, l'allineamento etico, la robustezza e le strategie pratiche di mitigazione necessarie per un dispiegamento affidabile nel mondo reale.

English

The advent of large language models (LLMs) has catalyzed a transformative shift in artificial intelligence, paving the way for advanced intelligent agents capable of sophisticated reasoning, robust perception, and versatile action across diverse domains. As these agents increasingly drive AI research and practical applications, their design, evaluation, and continuous improvement present intricate, multifaceted challenges. This survey provides a comprehensive overview, framing intelligent agents within a modular, brain-inspired architecture that integrates principles from cognitive science, neuroscience, and computational research. We structure our exploration into four interconnected parts. First, we delve into the modular foundation of intelligent agents, systematically mapping their cognitive, perceptual, and operational modules onto analogous human brain functionalities, and elucidating core components such as memory, world modeling, reward processing, and emotion-like systems. Second, we discuss self-enhancement and adaptive evolution mechanisms, exploring how agents autonomously refine their capabilities, adapt to dynamic environments, and achieve continual learning through automated optimization paradigms, including emerging AutoML and LLM-driven optimization strategies. Third, we examine collaborative and evolutionary multi-agent systems, investigating the collective intelligence emerging from agent interactions, cooperation, and societal structures, highlighting parallels to human social dynamics. Finally, we address the critical imperative of building safe, secure, and beneficial AI systems, emphasizing intrinsic and extrinsic security threats, ethical alignment, robustness, and practical mitigation strategies necessary for trustworthy real-world deployment.