論文の概要: LLM-Based Agent Society Investigation: Collaboration and Confrontation in Avalon Gameplay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14985v4
• Date: Sun, 13 Oct 2024 22:09:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:03:18.600186
• Title: LLM-Based Agent Society Investigation: Collaboration and Confrontation in Avalon Gameplay
• Title（参考訳）: LLMによるエージェント社会調査:アバロンゲームプレイにおける協調と理解
• Authors: Yihuai Lan, Zhiqiang Hu, Lei Wang, Yang Wang, Deheng Ye, Peilin Zhao, Ee-Peng Lim, Hui Xiong, Hao Wang,
• Abstract要約: Avalon をテストベッドとして使用し,システムプロンプトを用いてゲームプレイにおける LLM エージェントの誘導を行う。 本稿では,Avalonに適した新しいフレームワークを提案し,効率的なコミュニケーションと対話を容易にするマルチエージェントシステムを提案する。 その結果、適応エージェントの作成におけるフレームワークの有効性を確認し、動的社会的相互作用をナビゲートするLLMベースのエージェントの可能性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.12945794835791
• License:
• Abstract: This paper explores the open research problem of understanding the social behaviors of LLM-based agents. Using Avalon as a testbed, we employ system prompts to guide LLM agents in gameplay. While previous studies have touched on gameplay with LLM agents, research on their social behaviors is lacking. We propose a novel framework, tailored for Avalon, features a multi-agent system facilitating efficient communication and interaction. We evaluate its performance based on game success and analyze LLM agents' social behaviors. Results affirm the framework's effectiveness in creating adaptive agents and suggest LLM-based agents' potential in navigating dynamic social interactions. By examining collaboration and confrontation behaviors, we offer insights into this field's research and applications. Our code is publicly available at https://github.com/3DAgentWorld/LLM-Game-Agent.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, LLMをベースとしたエージェントの社会的行動を理解するためのオープンな研究課題について考察する。 Avalon をテストベッドとして使用し,システムプロンプトを用いてゲームプレイにおける LLM エージェントの誘導を行う。 LLMエージェントによるゲームプレイについてはこれまで研究されてきたが、社会的行動に関する研究は乏しい。 本稿では,Avalonに適した新しいフレームワークを提案し,効率的なコミュニケーションと対話を容易にするマルチエージェントシステムを提案する。 ゲームの成功に基づいてその性能を評価し,LLMエージェントの社会的行動を分析する。 その結果、適応エージェントの作成におけるフレームワークの有効性を確認し、動的社会的相互作用をナビゲートするLLMベースのエージェントの可能性を提案する。 協調行動や対面行動を調べることで、この分野の研究や応用についての洞察を提供する。 私たちのコードはhttps://github.com/3DAgentWorld/LLM-Game-Agent.comで公開されています。

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