[Journal Club] Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges
Abstract
大規模言語モデル（LLM）を搭載した「LLMエージェント」は、自律的な目標達成や動的な環境適応能力により、人工知能の新たなフロンティアを切り開いています 。本資料では、この急速に進化するLLMエージェントの全貌を、最新の包括的サーベイ論文「Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges (Luo et al. - 2025)」 に基づき詳細に解説します。
- 📝：https://arxiv.org/abs/2503.21460
- 🐙：https://github.com/luo-junyu/Awesome-Agent-Papers
Date
May 28, 2025 12:00 PM — 12:00 PM
Event
Journal Club
Location
Online
Journal Club
大規模言語モデル（LLM）を搭載した「LLMエージェント」は、自律的な目標達成や動的な環境適応能力により、人工知能の新たなフロンティアを切り開いています 。本資料では、この急速に進化するLLMエージェントの全貌を、最新の包括的サーベイ論文「Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges (Luo et al. - 2025)」 に基づき詳細に解説します。
- 📝：https://arxiv.org/abs/2503.21460
- 🐙：https://github.com/luo-junyu/Awesome-Agent-Papers
資料 - Slides
Shunsuke Kitada, Ph.D.
Research Scientist working on Vision & Language with Deep Learning
My research interests include deep learning-based natural language processing, computer vision, medical image processing, and computational advertising.