論文の概要: Building the Future of Responsible AI: A Reference Architecture for Designing Large Language Model based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13148v2
• Date: Tue, 28 Nov 2023 04:03:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 09:59:24.319376
• Title: Building the Future of Responsible AI: A Reference Architecture for Designing Large Language Model based Agents
• Title（参考訳）: 責任あるaiの未来の構築 - 大規模言語モデルに基づくエージェント設計のためのリファレンスアーキテクチャ
• Authors: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Stefan Harrer, Jon Whittle
• Abstract要約: 本稿では,基礎モデルに基づく自律エージェントのアーキテクチャ設計ガイダンスとして機能するパターン指向参照アーキテクチャを提案する。 2つの実世界のエージェントのアーキテクチャにマッピングすることで,提案する参照アーキテクチャの完全性と有用性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.099968752186758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have been widely recognised as transformative artificial generative intelligence (AGI) technologies due to their capabilities to understand and generate content, including plans with reasoning capabilities. Foundation model based agents derive their autonomy from the capabilities of foundation models, which enable them to autonomously break down a given goal into a set of manageable tasks and orchestrate task execution to meet the goal. Despite the huge efforts put into building foundation model based autonomous agents, the architecture design of the agents has not yet been systematically explored. Also, while there are significant benefits of using autonomous agents for planning and execution, there are serious considerations regarding responsible AI related software quality attributes, such as security and accountability. Therefore, this paper presents a pattern-oriented reference architecture that serves as architecture design guidance and enables responsible-AI-by-design when designing foundation model based autonomous agents. We evaluate the completeness and utility of the proposed reference architecture by mapping it to the architecture of two real-world agents.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は,推論能力を備えた計画を含むコンテンツの理解と生成能力から,トランスフォーメーション型人工生成知能(agi)技術として広く認識されている。 ファンデーションモデルに基づくエージェントは、ファンデーションモデルの能力から自主性を導き、与えられた目標を自律的に管理可能なタスクのセットに分解し、目標を達成するためにタスク実行を編成することを可能にする。 基礎モデルに基づく自律エージェントの構築に対する多大な努力にもかかわらず、エージェントのアーキテクチャ設計はまだ体系的に検討されていない。 また、自律エージェントを計画と実行に使用するという大きなメリットもあるが、セキュリティや説明責任など、AI関連のソフトウェア品質特性の責任については、深刻な考慮がある。 そこで本稿では,基盤モデルに基づく自律エージェントの設計において,アーキテクチャ設計指針として機能するパターン指向参照アーキテクチャを提案する。 2つの実世界のエージェントのアーキテクチャにマッピングすることで,提案する参照アーキテクチャの完全性と有用性を評価する。

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