[論文レビュー] Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems

Bang Liu, Xinfeng Li+46 more|ArXiv.org|Mar 31, 2025

Reinforcement Learning in Robotics被引用数 13

ひとこと要約

モジュール型で脳に着想を得たアーキテクチャとして位置づけられた基盤エージェントの総合的な調査で、認知、記憶、ワールドモデル、報酬、知覚、行動、自己進化、協働、そしてAIエージェントの安全性を扱う。

ABSTRACT

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 book provides a comprehensive overview, framing intelligent agents within modular, brain-inspired architectures that integrate principles from cognitive science, neuroscience, and computational research. We structure our exploration into four interconnected parts. First, we systematically investigate 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, goal, and emotion. 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. Third, we examine multi-agent systems, investigating the collective intelligence emerging from agent interactions, cooperation, and societal structures. Finally, we address the critical imperative of building safe and beneficial AI systems, emphasizing intrinsic and extrinsic security threats, ethical alignment, robustness, and practical mitigation strategies necessary for trustworthy real-world deployment. By synthesizing modular AI architectures with insights from different disciplines, this survey identifies key research challenges and opportunities, encouraging innovations that harmonize technological advancement with meaningful societal benefit.

研究の動機と目的

• 知能エージェントのモジュール型基盤を脳様の機能（記憶、世界モデル化、報酬処理、目標、感情）に対応付ける。
• 動的環境におけるエージェントの自己強化、継続的学習、自律的最適化の仕組みを探究する。
• 協調的・進化的なマルチエージェントシステムを検討し、集合知がどのように生まれるかを探る。
• 安全性、アライメント、頑健性、倫理的配慮を、安全で有益なAIエージェントの観点から検討する。

提案手法

• 認知科学、神経科学、AIの学際的知見を統合して、脳に着想を得たエージェント枠組みを提案する。
• LLMsとモジュール型エージェント要素を結ぶ中核的なエージェントループの概念と記法を定義する。
• ワールドモデル、記憶アーキテクチャ、報酬パラダイム、知覚/行動系を統一された形式論として分類する。
• 自己進化の機構、ツールの使用、ワークフロー最適化、自律的改善戦略を論じる。
• 内在的、外在的、体系的次元にまたがる安全脅威と緩和戦略を概説する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 基盤エージェントの本質的なモジュール構成要素は何で、それらは脳の機能とどう対応するか。
• RQ2 エージェントは継続的学習と自動化された最適化を通じて自律的に改善・適応するにはどうすればよいか。
• RQ3 マルチエージェントシステムにおける協働、競争、社会的ダイナミクスの効果的なパラダイムは何か。
• RQ4 内在的・外在的次元を横断して、知的エージェントの安全性、アライメント、倫理的行動をどう保証するか。

主な発見

• 基盤エージェントは、記憶、世界モデル化、知覚、行動、報酬、感情、計画といった中核モジュールを中心に組織化でき、脳の機能を模倣する。
• 自己進化と自律的最適化は、継続的学習と動的環境でのワークフロー/ツール最適化を可能にする。
• 協働的・進化的なマルチエージェントシステムは、構造化された相互作用パラダイムとトポロジーにより、出現的な集合知を示す。
• 安全性とアライメントを主要な関心事として扱い、内在的・外在的・体系的な脅威の分類と緩和戦略を備える。
• 本調査は、技術の進歩と社会的利益のバランスを取る重要な研究ギャップ、課題、機会を特定する。