近日，国际顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（TPAMI，影响因子 18.6）正式发来录用通知，实验室成员郑俊豪、施成明、蔡希迪、李秋科合作完成的研究论文《Lifelong Learning of Large Language Model based Agents: A Roadmap》成功入选。TPAMI 是国际模式识别与机器学习领域的顶刊，被中国计算机学会（CCF）评为 A类期刊，以严苛的评审标准和高水平的学术影响力著称，其发表成果代表了相关领域的前沿研究方向。
论文题目：Lifelong Learning of Large Language Model based Agents: A Roadmap
作者：Junhao Zheng, Chengming Shi, Xidi Cai, Qiuke Li, Duzhen Zhang, Chenxing Li, Dong Yu, Qianli Ma*
论文简介：终身学习，也称为持续学习或增量学习，是推动通用人工智能（AGI）发展的关键组成部分，通过使系统能够在动态环境中持续适应。虽然大型语言模型（LLM）在自然语言处理方面展现出令人印象深刻的能力，但现有LLM代理通常为静态系统设计，缺乏适应新挑战的能力。本文首次系统地总结了将终身学习融入基于大型语言模型（LLM）代理的潜在技术。我们将这些代理的核心组件分为三个模块：感知模块用于多模输入积分，记忆模块用于存储和检索不断演变的知识，以及用于与动态环境的基于互动的动作模块。我们强调这些支柱如何共同促进持续适应，减轻灾难性遗忘，并提升长期绩效。本文为致力于开发LLM代理终身学习能力的研究人员和从业者提供了路线图，揭示了新兴趋势、评估指标和应用场景。
GitHub链接：https://github.com/qianlimalab/ awesome-lifelong-llm-agent