人工智能代理领域广阔，涵盖广泛的主题，包括多代理系统、强化学习、上下文感知系统以及将大型语言模型 (LLMs) 集成到基于代理的系统中。以下是 arXiv 的一些顶级论文，涵盖了人工智能代理的各个方面：
A Framework For Intelligent Multi Agent System Based Neural Network Classification Model
paper地址：https://arxiv.org/pdf/0910.2029
这篇论文讨论了多智能体系统（MAS）的结构及其组成部分，强调了智能多智能体系统在各种研究领域中的潜力，特别是在支持机器学习模型的虚拟环境中。
“智能系统利用多智能体技术解决复杂系统分析和智能管理活动的问题。基于智能多智能体系统（MAS）的学习结合了从环境中收集信息、识别数据、智能分类数据和预测未来数据、存储数据、将数据传递到知识管理系统（如决策支持系统（DSS）和管理信息系统（MIS））的过程。
目前，缺乏一个将智能多智能体技术和在真实环境中学习的两个适用流程结合起来的统一框架。”
为了解决这一差距，本文提出了以监督多层前馈神经网络（SMFFNN）模型为核心的智能代理学习框架。
A Survey on Context-Aware Multi-Agent Systems
