論文の概要: CompeteAI: Understanding the Competition Behaviors in Large Language Model-based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17512v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 16:06:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 19:31:19.103881
• Title: CompeteAI: Understanding the Competition Behaviors in Large Language Model-based Agents
• Title（参考訳）: CompeteAI:大規模言語モデルベースエージェントにおける競合行動の理解
• Authors: Qinlin Zhao, Jindong Wang, Yixuan Zhang, Yiqiao Jin, Kaijie Zhu, Hao Chen, Xing Xie
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、個人支援やイベント計画など、さまざまなタスクを完了させるエージェントとして広く使用されている。 エージェント間の競合を研究するための一般的な枠組みを提案する。 我々は,レストランエージェントとカスタマーエージェントを含む2種類のエージェントで仮想街をシミュレートするために,GPT-4を用いた現実的な競争環境を実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.64433614249676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have been widely used as agents to complete different tasks, such as personal assistance or event planning. While most work has focused on cooperation and collaboration between agents, little work explores competition, another important mechanism that fosters the development of society and economy. In this paper, we seek to examine the competition behaviors in LLM-based agents. We first propose a general framework to study the competition between agents. Then, we implement a practical competitive environment using GPT-4 to simulate a virtual town with two types of agents, including restaurant agents and customer agents. Specifically, restaurant agents compete with each other to attract more customers, where the competition fosters them to transform, such as cultivating new operating strategies. The results of our experiments reveal several interesting findings ranging from social learning to Matthew Effect, which aligns well with existing sociological and economic theories. We believe that competition between agents deserves further investigation to help us understand society better. The code will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、個人支援やイベント計画など、さまざまなタスクを完了させるエージェントとして広く使用されている。 ほとんどの研究はエージェント間の協力と協力に重点を置いているが、社会と経済の発展を促進する重要なメカニズムである競争を探求する仕事はほとんどない。 本稿では,LSMをベースとしたエージェントの競合行動について検討する。 まず,エージェント間の競合を研究するための一般的な枠組みを提案する。 次に,gpt-4を用いて,レストランエージェントと顧客エージェントを含む2種類のエージェントによる仮想都市をシミュレートする実践的な競争環境を構築した。 具体的には、レストランエージェントが競合してより多くの顧客を惹きつけ、競争は新たなオペレーション戦略の育成などの変革を促す。 実験の結果、社会学習からマシュー効果まで、既存の社会学的、経済的な理論とよく一致するいくつかの興味深い発見が明らかになった。 我々は、エージェント間の競争が社会をよりよく理解するために、さらなる調査に値すると信じている。 コードはまもなくリリースされる。

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