論文の概要: Agents meet OKR: An Object and Key Results Driven Agent System with Hierarchical Self-Collaboration and Self-Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16542v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 06:16:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 19:34:22.930412
• Title: Agents meet OKR: An Object and Key Results Driven Agent System with Hierarchical Self-Collaboration and Self-Evaluation
• Title（参考訳）: エージェントがOKRに会う:階層的自己コラボレーションと自己評価を備えたオブジェクトとキー結果駆動エージェントシステム
• Authors: Yi Zheng, Chongyang Ma, Kanle Shi, Haibin Huang
• Abstract要約: OKR-Agentは、タスク解決におけるLarge Language Models(LLM)の機能を強化するように設計されている。 我々のフレームワークには、階層オブジェクトとキー結果の生成とマルチレベル評価という、2つの新しいモジュールが含まれています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.308341461293857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we introduce the concept of OKR-Agent designed to enhance the capabilities of Large Language Models (LLMs) in task-solving. Our approach utilizes both self-collaboration and self-correction mechanism, facilitated by hierarchical agents, to address the inherent complexities in task-solving. Our key observations are two-fold: first, effective task-solving demands in-depth domain knowledge and intricate reasoning, for which deploying specialized agents for individual sub-tasks can markedly enhance LLM performance. Second, task-solving intrinsically adheres to a hierarchical execution structure, comprising both high-level strategic planning and detailed task execution. Towards this end, our OKR-Agent paradigm aligns closely with this hierarchical structure, promising enhanced efficacy and adaptability across a range of scenarios. Specifically, our framework includes two novel modules: hierarchical Objects and Key Results generation and multi-level evaluation, each contributing to more efficient and robust task-solving. In practical, hierarchical OKR generation decomposes Objects into multiple sub-Objects and assigns new agents based on key results and agent responsibilities. These agents subsequently elaborate on their designated tasks and may further decompose them as necessary. Such generation operates recursively and hierarchically, culminating in a comprehensive set of detailed solutions. The multi-level evaluation module of OKR-Agent refines solution by leveraging feedback from all associated agents, optimizing each step of the process. This ensures solution is accurate, practical, and effectively address intricate task requirements, enhancing the overall reliability and quality of the outcome. Experimental results also show our method outperforms the previous methods on several tasks. Code and demo are available at https://okr-agent.github.io/
• Abstract（参考訳）: 本研究では,タスク解決におけるLarge Language Models (LLM) の機能向上を目的としたOKR-Agentの概念を紹介する。 本手法は,階層的エージェントによって促進される自己協調と自己修正機構を併用し,タスク解決における本質的な複雑さに対処する。 第一に、ドメイン知識の深い部分に対する効果的なタスク解決要求と、個々のサブタスクに特別なエージェントを配置することで、llmパフォーマンスを著しく向上させる複雑な推論です。 第二に、タスク解決は本質的に階層的な実行構造に固執し、高いレベルの戦略的計画と詳細なタスク実行の両方を含む。 この目的に向けて、我々のOKR-Agentパラダイムは、この階層構造と密接に一致し、様々なシナリオにおける有効性と適応性を保証します。 具体的には、階層的オブジェクトとキー結果の生成とマルチレベル評価という、2つの新しいモジュールが含まれます。 実際に階層的なOKR生成は、オブジェクトを複数のサブオブジェクトに分解し、主要な結果とエージェントの責任に基づいて新しいエージェントを割り当てます。 これらのエージェントはその後、指定されたタスクを精巧にし、必要に応じてさらに分解することができる。 このような生成は再帰的かつ階層的に動作し、詳細な解の包括的な集合で終わる。 OKR-Agentのマルチレベル評価モジュールは、関連するすべてのエージェントからのフィードバックを活用し、プロセスの各ステップを最適化することで、ソリューションを洗練します。 これにより、ソリューションは正確で実用的で、複雑なタスク要求に効果的に対応でき、その結果の全体的な信頼性と品質が向上します。 実験の結果,提案手法はいくつかのタスクにおいて従来の手法よりも優れていた。 コードとデモはhttps://okr-agent.github.io/で入手できる。

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