論文の概要: SAGE: Smart home Agent with Grounded Execution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00772v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 18:36:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 15:52:48.834546
• Title: SAGE: Smart home Agent with Grounded Execution
• Title（参考訳）: SAGE: 接地実行によるスマートホームエージェント
• Authors: Dmitriy Rivkin, Francois Hogan, Amal Feriani, Abhisek Konar, Adam Sigal, Steve Liu, Greg Dudek
• Abstract要約: SAGEはスマートホームアシスタントの柔軟性を最大化するように設計されたフレームワークである。 ツールのコレクションのオーケストレーションを通じて、ユーザの好みやデバイス状態、外部要因に関する情報を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5256015470528725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article introduces SAGE (Smart home Agent with Grounded Execution), a framework designed to maximize the flexibility of smart home assistants by replacing manually-defined inference logic with an LLM-powered autonomous agent system. SAGE integrates information about user preferences, device states, and external factors (such as weather and TV schedules) through the orchestration of a collection of tools. SAGE's capabilities include learning user preferences from natural-language utterances, interacting with devices by reading their API documentation, writing code to continuously monitor devices, and understanding natural device references. To evaluate SAGE, we develop a benchmark of 43 highly challenging smart home tasks, where SAGE successfully achieves 23 tasks, significantly outperforming existing LLM-enabled baselines (5/43).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,手動で定義した推論ロジックをLLMによる自律エージェントシステムに置き換えることで,スマートホームアシスタントの柔軟性を最大化するフレームワークであるSAGE(Smart Home Agent with Grounded Execution)を紹介する。 SAGEは、ツールのコレクションのオーケストレーションを通じて、ユーザの好み、デバイス状態、外部要因(天気やテレビのスケジュールなど)に関する情報を統合する。 SAGEの機能には、自然言語の発話からユーザの好みを学ぶこと、APIドキュメントを読んでデバイスと対話すること、デバイスを継続的に監視するためのコードを書くこと、そして自然言語のデバイス参照を理解することが含まれる。 SAGEを評価するために、SAGEは23のタスクを達成し、既存のLCM対応ベースライン(5/43)を大幅に上回る43の高難易度なスマートホームタスクのベンチマークを開発した。

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