論文の概要: CGMI: Configurable General Multi-Agent Interaction Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12503v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 02:03:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 15:45:40.413330
• Title: CGMI: Configurable General Multi-Agent Interaction Framework
• Title（参考訳）: CGMI: 構成可能な汎用マルチエージェントインタラクションフレームワーク
• Authors: Shi Jinxin, Zhao Jiabao, Wang Yilei, Wu Xingjiao, Li Jiawen, He Liang
• Abstract要約: ヒューマンインタラクションを現実のシナリオで再現するために設計された汎用多エージェントインタラクション(CGMI)フレームワーク。 エージェントパーソナリティの割り当て,検出,維持のための木構造的手法を提案する。 また,仮想環境の現実性を高めるために汎用エージェントを統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Benefiting from the powerful capabilities of large language models (LLMs), agents based on LLMs have shown the potential to address domain-specific tasks and emulate human behaviors. However, the content generated by these agents remains somewhat superficial, owing to their limited domain expertise and the absence of an effective cognitive architecture. To address this, we present the Configurable General Multi-Agent Interaction (CGMI) framework, designed to replicate human interactions in real-world scenarios. Specifically, we propose a tree-structured methodology for the assignment, detection, and maintenance of agent personality. Additionally, we designed a cognitive architecture equipped with a skill library based on the ACT* model, which contains memory, reflection, and planning modules. We have also integrated general agents to augment the virtual environment's realism. Using the CGMI framework, we simulated numerous classroom interactions between teacher and students. The experiments indicate that aspects such as the teaching methodology, curriculum, and student performance closely mirror real classroom settings. We will open source our work.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の強力な能力から、LLMに基づくエージェントは、ドメイン固有のタスクに対処し、人間の振る舞いをエミュレートする可能性を示している。 しかし、これらのエージェントが生成するコンテンツは、ドメインの専門知識が限られており、効果的な認知アーキテクチャが欠如しているため、表面的なもののままである。 そこで本稿では,人間のインタラクションを現実のシナリオで再現するcgmi(general multi-agent interaction)フレームワークを提案する。 具体的には,エージェントパーソナリティの割り当て,検出,維持のための木構造化手法を提案する。 さらに,メモリ,リフレクション,計画モジュールを含むact*モデルに基づくスキルライブラリを備えた認知アーキテクチャを設計した。 また,仮想環境の現実性を高めるために汎用エージェントも統合した。 CGMIフレームワークを用いて,教師と生徒の教室での交流をシミュレーションした。 実験は,教育方法論,カリキュラム,学生のパフォーマンスといった側面が実際の教室環境に密接に反映していることを示す。 私たちは仕事をオープンソース化します。

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