Краткое содержание

arXiv:2509.18970v2 Тип объявления: замена Аннотация: Под влиянием стремительного прогресса в области больших языковых моделей (LLM) появились основанные на LLM агенты, которые стали мощными интеллектуальными системами, способными к человеческому типу познания, рассуждения и взаимодействия. Эти агенты все чаще используются в различных реальных приложениях, таких как образование студентов, научные исследования и финансовый анализ. Однако, несмотря на их огромный потенциал, основанные на LLM агенты остаются уязвимыми для проблем галлюцинаций, что может привести к ошибочному выполнению задач и подорвать надежность общей конструкции системы. Для решения этой критической проблемы требуется глубокое понимание и систематизация последних достижений в области агентов, основанных на LLM. С этой целью мы представляем первый всесторонний обзор галлюцинаций в агентах, основанных на LLM. Тщательно проанализировав полный рабочий процесс агентов, мы предлагаем новую классификацию, которая выделяет различные типы галлюцинаций агентов, происходящих на разных этапах...