論文の概要: Cognitive Architectures for Language Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02427v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 17:56:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 13:34:15.253904
• Title: Cognitive Architectures for Language Agents
• Title（参考訳）: 言語エージェントのための認知アーキテクチャ
• Authors: Theodore Sumers, Shunyu Yao, Karthik Narasimhan, Thomas L. Griffiths
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は実運用システムと同じ特性を持つことを示す。 本研究では,言語エージェントのための認知的アーキテクチャ (CoALA) を提案し,推論,基礎化,学習,意思決定の多様な手法を体系化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.04753366946606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent efforts have incorporated large language models (LLMs) with external resources (e.g., the Internet) or internal control flows (e.g., prompt chaining) for tasks requiring grounding or reasoning. However, these efforts have largely been piecemeal, lacking a systematic framework for constructing a fully-fledged language agent. To address this challenge, we draw on the rich history of agent design in symbolic artificial intelligence to develop a blueprint for a new wave of cognitive language agents. We first show that LLMs have many of the same properties as production systems, and recent efforts to improve their grounding or reasoning mirror the development of cognitive architectures built around production systems. We then propose Cognitive Architectures for Language Agents (CoALA), a conceptual framework to systematize diverse methods for LLM-based reasoning, grounding, learning, and decision making as instantiations of language agents in the framework. Finally, we use the CoALA framework to highlight gaps and propose actionable directions toward more capable language agents in the future.
• Abstract（参考訳）: 近年、大規模な言語モデル(llm)や外部リソース(インターネットなど)や内部制御フロー(例えば、プロンプトチェーン)が、接地や推論を必要とするタスクに組み込まれている。 しかし、これらの取り組みは主に断片的であり、完全な言語エージェントを構築するための体系的な枠組みが欠けている。 この課題に対処するために,我々は,シンボリック人工知能におけるエージェント設計の豊富な歴史を描き,新しい認知言語エージェントの波の青写真を作成する。 まず,LLMが生産システムと同等の性質を持つことを示すとともに,生産システムを中心に構築された認知アーキテクチャの発展を反映した基礎化や推論の改善に向けた最近の取り組みを示す。 次に,言語エージェントのための認知アーキテクチャ (CoALA) を提案する。このフレームワークでは,言語エージェントのインスタンス化として,LLMに基づく推論,基礎化,学習,意思決定の多様な手法を体系化する。 最後に、CoALAフレームワークを使用してギャップを強調し、将来より有能な言語エージェントに向けた実行可能な方向性を提案する。

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