論文の概要: Experiential Co-Learning of Software-Developing Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17025v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 13:50:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 16:12:00.605397
• Title: Experiential Co-Learning of Software-Developing Agents
• Title（参考訳）: ソフトウェア開発エージェントの体験的共同学習
• Authors: Chen Qian and Yufan Dang and Jiahao Li and Wei Liu and Weize Chen and Cheng Yang and Zhiyuan Liu and Maosong Sun
• Abstract要約: 本稿では,実践的コラーニング(Experiential Co-Learning)について紹介する。 このパラダイムは、以前の経験に富んだもので、エージェントに見えないタスクをより効果的に対処させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.85923945385305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have brought significant changes to various dimains, especially through LLM-driven autonomous agents. These agents are now capable of collaborating seamlessly, splitting tasks and enhancing accuracy, thus minimizing the need for human involvement. However, these agents often approach a diverse range of tasks in isolation, without benefiting from past experiences. This isolation can lead to repeated mistakes and inefficient trials in task solving. To this end, this paper introduces Experiential Co-Learning, a novel framework in which instructor and assistant agents gather shortcut-oriented experiences from their historical trajectories and use these past experiences for mutual reasoning. This paradigm, enriched with previous experiences, equips agents to more effectively address unseen tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)の最近の進歩は、特にLLM駆動の自律エージェントを通じて、様々な領域に大きな変化をもたらした。 これらのエージェントは、シームレスに協調し、タスクを分割し、精度を高め、人間の関与の必要性を最小限に抑えることができる。 しかし、これらのエージェントはしばしば、過去の経験から利益を得ることなく、独立した様々なタスクにアプローチする。 この分離は、タスク解決における繰り返しのミスや非効率な試行につながる可能性がある。 そこで,本稿では,教師とアシスタントエージェントが過去の軌跡からショートカット指向の体験を収集し,過去の経験を相互推論に利用するための新しい枠組みであるExperiential Co-Learningを紹介する。 このパラダイムは、以前の経験に富んだもので、エージェントに見えないタスクをより効果的に対処させる。

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