論文の概要: Work State-Centric AI Agents: Design, Implementation, and Management of Cognitive Work Threads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09576v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 05:21:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 16:24:46.200100
• Title: Work State-Centric AI Agents: Design, Implementation, and Management of Cognitive Work Threads
• Title（参考訳）: ワークステート中心AIエージェント:認知作業スレッドの設計、実装、管理
• Authors: Chen Zhang
• Abstract要約: 本稿では,タスク実行中の状態を記録・反映するために,作業ノートを用いた作業状態中心型AIエージェントモデルを提案する。 本稿では、タスク監視のためのワーカースレッド、タスクの分解と計画のためのプランナーモジュール、サブタスクを実行するためのエグゼクタモジュールを特徴とするモデルのアーキテクチャを詳述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.920979776722456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI agents excel in executing predefined tasks, but the dynamic management of work state information during task execution remains an underexplored area. We propose a work state-centric AI agent model employing "work notes" to record and reflect the state throughout task execution. This paper details the model's architecture, featuring worker threads for task oversight, planner modules for task decomposition and planning, and executor modules for performing subtasks using a ReAct-inspired thought-action loop. We provide an exhaustive work state record incorporating plans and outcomes, constituting a comprehensive work journal. Our results show that this model not only improves task execution efficiency but also lays a solid foundation for subsequent task analysis and auditing.
• Abstract（参考訳）: aiエージェントは事前定義されたタスクの実行に優れていますが、タスク実行中の作業状態情報の動的管理は未調査領域のままです。 本稿では,タスク実行中の状態を記録・反映するために,作業ノートを用いた作業状態中心AIエージェントモデルを提案する。 本稿では,タスク監視のためのworkerスレッド,タスク分割と計画のためのplannerモジュール,reactにインスパイアされた思考行動ループを用いたサブタスクを実行するexecutorモジュールを特徴とする,モデルのアーキテクチャについて述べる。 我々は、総合的なワークジャーナルを構成する計画と成果を取り入れた、徹底的な作業状態記録を提供する。 その結果,本モデルはタスク実行効率を向上するだけでなく,その後のタスク分析と監査の基盤となることが示唆された。

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