論文の概要: LARP: Language-Agent Role Play for Open-World Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17653v1
• Date: Sun, 24 Dec 2023 10:08:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 12:39:46.660442
• Title: LARP: Language-Agent Role Play for Open-World Games
• Title（参考訳）: larp: オープンワールドゲームのための言語エージェントロールプレイ
• Authors: Ming Yan, Ruihao Li, Hao Zhang, Hao Wang, Zhilan Yang, Ji Yan
• Abstract要約: Language Agent for Role-Playing (LARP)は、メモリ処理と意思決定アシスタントを含む認知アーキテクチャである。 このフレームワークは、ユーザとエージェント間のインタラクションを洗練し、ユニークなバックグラウンドとパーソナリティで事前に定義する。 エンターテイメント、教育、様々なシミュレーションシナリオなど、さまざまな分野における言語モデルの多彩な利用を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.80040627487576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language agents have shown impressive problem-solving skills within defined settings and brief timelines. Yet, with the ever-evolving complexities of open-world simulations, there's a pressing need for agents that can flexibly adapt to complex environments and consistently maintain a long-term memory to ensure coherent actions. To bridge the gap between language agents and open-world games, we introduce Language Agent for Role-Playing (LARP), which includes a cognitive architecture that encompasses memory processing and a decision-making assistant, an environment interaction module with a feedback-driven learnable action space, and a postprocessing method that promotes the alignment of various personalities. The LARP framework refines interactions between users and agents, predefined with unique backgrounds and personalities, ultimately enhancing the gaming experience in open-world contexts. Furthermore, it highlights the diverse uses of language models in a range of areas such as entertainment, education, and various simulation scenarios. The project page is released at https://miao-ai-lab.github.io/LARP/.
• Abstract（参考訳）: 言語エージェントは、定義された設定と短いタイムラインの中で印象的な問題解決スキルを示しています。 しかし、オープンワールドシミュレーションの複雑さが絶え間なく複雑化する中、複雑な環境に柔軟に適応し、一貫性のある行動を保証するための長期記憶を一貫して維持できるエージェントの必要性が強まっている。 言語エージェントとオープンワールドゲームとのギャップを埋めるために,メモリ処理と意思決定アシスタントを含む認知アーキテクチャ,フィードバック駆動型学習可能なアクション空間を備えた環境相互作用モジュール,さまざまな個人性のアライメントを促進するポストプロセッシングなどを導入したLanguage Agent for Role-Playing(LARP)を紹介する。 LARPフレームワークは、ユーザとエージェント間のインタラクションを洗練し、ユニークなバックグラウンドとパーソナリティで事前に定義し、最終的にオープンワールドコンテキストにおけるゲームエクスペリエンスを向上する。 さらに、エンターテイメント、教育、様々なシミュレーションシナリオなど、様々な分野における言語モデルの多彩な利用を強調している。 プロジェクトページはhttps://miao-ai-lab.github.io/larp/で公開される。

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