分论坛六：大模型智能体

分论坛日程

时间		报告人	单位	报告题目
09:00 - 09:30		陈旭	中国人民大学	基于大语言模型的社会科学研究
09:30 - 10:00		韩先培	中科院软件所	RAG：智能体外部记忆增强到自组织知识推理
10:00 - 10:30		茶歇
10:30 - 11:00		阳德青	复旦大学	基于大模型的智能体角色扮演
11:00 - 11:30		李鹏	清华大学	面向自动科学发现的智能体系统
11:30 - 12:00		陈伟	华中科技大学	多智能体技术在医疗领域的智能化应用

主席简介

魏忠钰（复旦大学）

个人简介：魏忠钰，复旦大学大数据学院副教授、智能复杂体系实验室双聘研究员、博导，香港中文大学博士，美国UT Dallas博士后。担任CIPS情感计算专委会副秘书长，曾任青工委执委会副主任。关注多模态大模型和智能体研究，发表论文100余篇，担任ACL 2023，EMNLP 2024和 NAACL 2025高级领域主席。代表成果包括多模态大模型Volcano、 DISC-X系列垂域大模型和大规模投票仿真框架ElectionSim。曾获2019年CIPS社会媒体处理专委会新锐奖，2021上海市启明星计划，2022年CCF自然语言处理专委会新锐学者奖。

讲者简介

01 基于大语言模型智能体的社会科学研究

陈旭（中国人民大学）

个人简介：中国人民大学高瓴人工智能学院准聘副教授，博士生导师。在TheWebConf、SIGIR、ICML等著名国际会议/期刊发表论文70余篇。组织撰写大语言模型智能体领域的综述论文《A survey on large language model based autonomous agents》，构建早期的基于大模型智能体的用户行为模拟环境“RecAgent”，论文多次荣获国际会议最佳论文奖（或提名），是学术期刊ACM Transactions on Recommender Systems (TORS) 的编委，主持/参与十余项国家级和企业合作项目。

演讲概要：随着大模型技术的不断发展和完善，利用大语言模型开展社会科学研究正逐渐受到科研人员的关注。本报告主要探讨大模型智能体与社会科学相结合的可能方向，并探讨多智能体在社会模拟方面的具体应用，潜在价值和当前局限。

02 RAG：智能体外部记忆增强到自组织知识推理

韩先培（中国科学院软件研究所）

个人简介：韩先培，中科院软件所研究员，担任中文信息处理实验室副主任，主要研究方向自然语言理解、大模型及知识图谱。承担中科院战略先导、科技创新2030课题、国家重点研发专项等十余项课题，在ACL、SIGIR、IJCAI等重要国际会议发表论文60余篇。入选国家优青、中国科协青年人才托举计划及北京智源青年科学家，担任中国中文信息学会理事及语言与知识计算专业委员会副主任。相关成果获中国中文信息学会汉王青年创新奖一等奖及科学技术奖一等奖。

演讲概要：检索增强生成是大模型解决生成幻觉、信息过时和知识缺失等问题的有效手段，是智能体高效利用外部记忆、提升上下文容量的关键技术。本报告围绕智能体的核心需求，交流如何利用RAG实现有效外部知识注入(RGB Benchmark)、精准参数化记忆挂载(Self-Retrieval)和按需自组织知识推理(StructRAG)，并探讨RAG的当前挑战和发展方向。

03 基于大模型的智能体角色扮演

阳德青（复旦大学）

个人简介：复旦大学大数据学院副院长、博士生导师，上海市数据科学重点实验室副主任。主要研究领域包括大语言模型、知识图谱、推荐系统、信息抽取等。相关研究成果先后发表在NeurIPS、ACL、IJCAI、SIGIR、KDD、ICDE、TKDE等国际顶尖学术会议和期刊上，曾获得吴文俊人工智能科学技术奖（科技进步）三等奖，ACL 2023杰出论文奖、CIKM 2022最佳论文（短文）奖。先后主持国家自科基金重大研究计划（培育）项目、上海市人工智能科技支撑专项等大数据专项课题。

演讲概要：角色扮演智能体（RPLA）是专门设计用来模拟特定人物角色的人工智能系统，在情感伴侣、影视剧创作、互动游戏、数字克隆等领域有广泛应用价值。大模型（LLM）强大的上下文学习、指令遵循和规划推理等能力赋予RPLA实现更类人和生动的角色扮演能力。本报告探讨如何搭建智能的RPLA系统，构建角色个性数据集，以及全面、合理地评估RPLA角色理解与扮演能力。

04 面向自动科学发现的智能体系统

李鹏（清华大学智能产业研究院（AIR））

个人简介：李鹏，清华大学智能产业研究院副研究员，主要研究兴趣包括自然语言处理、预训练语言模型、大模型智能体、跨模态信息处理等，在人工智能重要国际会议与期刊发表论文90余篇，曾获ACL 2023杰出论文奖，曾在多个国际上深具影响力的榜单上超过Google Research、OpenAI等团队获得第一名，主持科技创新2030重大项目课题、国家自然科学基金面上等科技项目，曾任ACL、EMNLP、NAACL等重要国际会议领域主席等。研究成果在百度、腾讯微信等千万级日活产品中获得应用并取得显著成效，获得中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖。

演讲概要：近期研究表明大模型智能体在科学研究的各个环节可以为人类提供有效的帮助，但大模型智能体能否独立产生科学发现仍然是一个开放性问题。本报告将回顾科学发现的必备要素，报告研究组面向自动科学发现构建智能体系统的初步探过，探讨自动科学发现亟待解决的问题并畅想自动科学发现的发展前景。

05 多智能体技术在医疗领域的智能化应用

陈伟（华中科技大学）

个人简介：陈伟，华中科技大学软件学院助理教授，VLR Lab 青年教师。博士毕业于复旦大学数据智能与社会计算实验室与自然语言处理实验室，曾在字节跳动、微软亚洲研究院等机构从事研究类实习工作。长期从事自然语言处理、医疗指南、文档智能、多模态等相关方向研究，相关研究成果发表在ACL、AAAI、DASFAA、COLING、Bioinformatics等国际会议和期刊上。参与开源了 DISC-X 系列垂直领域（医疗、司法、金融、保险）大模型和首款基于国产芯片适配的多模态文档大模型 PDF-WuKong。

演讲概要：随着人工智能技术的发展，多智能体系统在医疗领域的应用日益增多，展现出广泛的应用前景。本报告探讨了如何利用多智能体技术构建智能化的医疗辅助系统，以提高医疗服务的效率和质量。本报告介绍了大模型驱动的多智能体技术在评估多轮对话诊疗、模拟医疗交互和诊断过程以及处理医疗图像和执行复杂诊断任务的应用。