元认知就是一切？利用生成式智能体中的内省来改善目标导向行为

大型语言模型 (LLMs) 的最新进展在各种应用中展示了令人印象深刻的能力，然而 LLMs 面临着上下文窗口有限和泛化困难等挑战。在本文中，我们为生成式智能体引入了一个元认知模块，使其能够观察自身的思维过程和动作。这种旨在模拟系统 1 和系统 2 认知过程的元认知方法，允许智能体通过修改策略显著提升其性能。我们在多种场景中测试了该元认知模块，包括生成式智能体必须在僵尸末日中生存的情景，观察到我们的系统优于其他系统，同时智能体能够适应并随时间改进其策略以完成任务。