論文の概要: Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03442v2
- Date: Sun, 6 Aug 2023 00:21:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-08 23:20:42.077744
- Title: Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior
- Title（参考訳）: 生成エージェント:人間行動の対話型シミュラ
- Authors: Joon Sung Park, Joseph C. O'Brien, Carrie J. Cai, Meredith Ringel
Morris, Percy Liang, Michael S. Bernstein
- Abstract要約: 生成エージェントを導入し,人間の振る舞いをシミュレートする計算ソフトウェアエージェントについて紹介する。
エージェントの経験の完全な記録を格納するために,大規模言語モデルを拡張するアーキテクチャについて述べる。
The Simsにインスパイアされた対話型サンドボックス環境に生成エージェントを投入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.1026716646289
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Believable proxies of human behavior can empower interactive applications
ranging from immersive environments to rehearsal spaces for interpersonal
communication to prototyping tools. In this paper, we introduce generative
agents--computational software agents that simulate believable human behavior.
Generative agents wake up, cook breakfast, and head to work; artists paint,
while authors write; they form opinions, notice each other, and initiate
conversations; they remember and reflect on days past as they plan the next
day. To enable generative agents, we describe an architecture that extends a
large language model to store a complete record of the agent's experiences
using natural language, synthesize those memories over time into higher-level
reflections, and retrieve them dynamically to plan behavior. We instantiate
generative agents to populate an interactive sandbox environment inspired by
The Sims, where end users can interact with a small town of twenty five agents
using natural language. In an evaluation, these generative agents produce
believable individual and emergent social behaviors: for example, starting with
only a single user-specified notion that one agent wants to throw a Valentine's
Day party, the agents autonomously spread invitations to the party over the
next two days, make new acquaintances, ask each other out on dates to the
party, and coordinate to show up for the party together at the right time. We
demonstrate through ablation that the components of our agent
architecture--observation, planning, and reflection--each contribute critically
to the believability of agent behavior. By fusing large language models with
computational, interactive agents, this work introduces architectural and
interaction patterns for enabling believable simulations of human behavior.
- Abstract（参考訳）: 人間の行動の信じられないプロキシは、没入環境から対人コミュニケーションのためのリハーサル空間、プロトタイピングツールまで、インタラクティブなアプリケーションを強化することができる。
本稿では,人間の行動をシミュレートする生成エージェント(計算ソフトウェアエージェント)を提案する。
生成エージェントは目を覚まし、朝食を調理し、仕事に向かう;アーティストは絵を描き、著者は書く;彼らは意見を作り、お互いに気づき、会話を開始する;彼らは翌日の計画通りに過去を思い出し、振り返る。
生成エージェントを実現するために,自然言語を用いたエージェントの経験の完全な記録を格納し,それらの記憶を時間とともに高レベルなリフレクションに合成し,動的に計画行動へ取り出すように,大きな言語モデルを拡張したアーキテクチャについて述べる。
The Simsにインスパイアされた対話型サンドボックス環境に生成エージェントを投入し、ユーザは自然言語を使って20のエージェントの小さな町と対話できる。
例えば、1人のエージェントがバレンタインデーパーティーをスローしたいという1つのユーザ特定概念から始めて、エージェントは2日間に自律的に招待状をパーティーに拡散し、新しい知り合いを作り、パーティーの日付を尋ね、正しいタイミングでパーティーに集結するように調整する。
我々は,エージェント・アーキテクチャの構成要素である観測,計画,リフレクションがエージェント・ビヘイビアの信頼性に重要な貢献をすることを示す。
大規模言語モデルとインタラクティブなエージェントを融合することにより,人間の行動の信じられないシミュレーションを可能にするアーキテクチャとインタラクションパターンを提案する。
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