論文の概要: MetaAgents: Simulating Interactions of Human Behaviors for LLM-based Task-oriented Coordination via Collaborative Generative Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06500v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 10:17:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 16:08:15.044811
• Title: MetaAgents: Simulating Interactions of Human Behaviors for LLM-based Task-oriented Coordination via Collaborative Generative Agents
• Title（参考訳）: メタエージェント:協調的生成エージェントによるLCMに基づくタスク指向協調のための人間行動の相互作用のシミュレーション
• Authors: Yuan Li, Yixuan Zhang, and Lichao Sun
• Abstract要約: 我々は,一貫した行動パターンと課題解決能力を備えたLLMベースのエージェントを,協調的生成エージェントとして導入する。 本研究では,人間のような推論能力と専門的スキルを備えた協調生成エージェントを実現する新しい枠組みを提案する。 我々の研究は、タスク指向の社会シミュレーションにおける大規模言語モデルの役割と進化に関する貴重な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.911816995891726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Significant advancements have occurred in the application of Large Language Models (LLMs) for various tasks and social simulations. Despite this, their capacities to coordinate within task-oriented social contexts are under-explored. Such capabilities are crucial if LLMs are to effectively mimic human-like social behavior and produce meaningful results. To bridge this gap, we introduce collaborative generative agents, endowing LLM-based Agents with consistent behavior patterns and task-solving abilities. We situate these agents in a simulated job fair environment as a case study to scrutinize their coordination skills. We propose a novel framework that equips collaborative generative agents with human-like reasoning abilities and specialized skills. Our evaluation demonstrates that these agents show promising performance. However, we also uncover limitations that hinder their effectiveness in more complex coordination tasks. Our work provides valuable insights into the role and evolution of LLMs in task-oriented social simulations.
• Abstract（参考訳）: 様々なタスクや社会シミュレーションにLarge Language Models (LLM) を適用する際に重要な進歩があった。 それにもかかわらず、タスク指向の社会的コンテキスト内で協調する能力は未検討である。 LLMが人間のような社会的行動を効果的に模倣し、有意義な結果を生み出すためには、このような能力が不可欠である。 このギャップを埋めるために,協調生成剤,一貫した行動パターンとタスク解決能力を有するllmベースのエージェントを紹介する。 これらのエージェントをシミュレートしたジョブフェア環境に配置し,コーディネートスキルの検証を行った。 本研究では,人間のような推論能力と専門的スキルを備えた協調生成エージェントを提案する。 評価の結果,これらのエージェントは有望な性能を示した。 しかし,より複雑なコーディネーションタスクにおいて,その効果を阻害する限界を明らかにする。 タスク指向社会シミュレーションにおけるLLMの役割と進化に関する貴重な知見を提供する。

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