本文是LLM系列文章，针对《TPTU: Task Planning and Tool Usage of Large Language Model-based AI Agents》的翻译。
随着自然语言处理的最新进展，大型语言模型（LLM）已成为各种现实世界应用程序的强大工具。尽管LLM的能力很强，但其内在的生成能力可能不足以处理复杂的任务，而复杂的任务需要任务规划和外部工具的使用相结合。在本文中，我们首先提出了一个为基于LLM的人工智能代理量身定制的结构化框架，并讨论了解决复杂问题所需的关键能力。在这个框架内，我们设计了两种不同类型的代理（即一步代理和顺序代理）来执行推理过程。随后，我们使用各种LLM实例化框架，并评估它们在典型任务上的任务规划和工具使用（TPTU）能力。通过强调关键发现和挑战，我们的目标是为研究人员和从业者提供有用的资源，以在他们的人工智能应用中利用LLM的力量。我们的研究强调了这些模型的巨大潜力，同时也确定了需要更多调查和改进的领域。