- 人工知能（AI）研究は、多様な環境でさまざまなタスクを実行できるエージェントを開発することを目指しています。
- AIエージェントは、人間のような学習と適応性を示すよう設計されており、相互作用とフィードバックを通じて絶えず進化します。
- 課題は、人間の介入を極力排除しつつ、異なるタスクと環境にわたって一般化できるエージェントを作成することです。
- 既存の研究には、AgentBench、AgentBoard、AgentOhanaなどのフレームワークがあり、大規模な言語モデルベースのエージェントを評価および開発します。
- AGENTGYMフレームワークは、多様な環境とタスクをサポートし、大規模な言語モデルベースのエージェントのトレーニングと評価を可能にします。
AGENGYMは、エージェントの進化と一般化を促進し、AIエージェントの適応性とパフォーマンスを向上させることを目指しています。
自己学習と環境フィードバックを通じてエージェントを訓練するReActや自己改善アプローチなど、研究は進化を遂げています。AGENTGYMフレームワークの登場は、一般的に優れたAIエージェントの創造において重要な進歩であり、Fudan NLP Lab＆Fudan Vision and Learning Labの研究チームの先駆的な取り組みにより、多様な環境にわたる自律進化が可能になりました。