論文の概要: TravelPlanner: A Benchmark for Real-World Planning with Language Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01622v3
- Date: Sun, 23 Jun 2024 08:50:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 02:11:02.842055
- Title: TravelPlanner: A Benchmark for Real-World Planning with Language Agents
- Title（参考訳）: TravelPlanner: 言語エージェントによる実世界の計画ベンチマーク
- Authors: Jian Xie, Kai Zhang, Jiangjie Chen, Tinghui Zhu, Renze Lou, Yuandong Tian, Yanghua Xiao, Yu Su,
- Abstract要約: 我々は,旅行計画に焦点を当てた新しい計画ベンチマークであるTravelPlannerを提案する。
豊富なサンドボックス環境、400万近いデータレコードにアクセスするためのさまざまなツール、計画意図とリファレンスプランを慎重にキュレートした1,225のツールを提供する。
包括的評価では、現在の言語エージェントがそのような複雑な計画タスクを処理できないことが示されており、GPT-4でさえ0.6%の成功率しか達成できない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.199454024966506
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Planning has been part of the core pursuit for artificial intelligence since its conception, but earlier AI agents mostly focused on constrained settings because many of the cognitive substrates necessary for human-level planning have been lacking. Recently, language agents powered by large language models (LLMs) have shown interesting capabilities such as tool use and reasoning. Are these language agents capable of planning in more complex settings that are out of the reach of prior AI agents? To advance this investigation, we propose TravelPlanner, a new planning benchmark that focuses on travel planning, a common real-world planning scenario. It provides a rich sandbox environment, various tools for accessing nearly four million data records, and 1,225 meticulously curated planning intents and reference plans. Comprehensive evaluations show that the current language agents are not yet capable of handling such complex planning tasks-even GPT-4 only achieves a success rate of 0.6%. Language agents struggle to stay on task, use the right tools to collect information, or keep track of multiple constraints. However, we note that the mere possibility for language agents to tackle such a complex problem is in itself non-trivial progress. TravelPlanner provides a challenging yet meaningful testbed for future language agents.
- Abstract（参考訳）: 計画は、人工知能の構想以来、中核的な追求の1つとなっているが、初期のAIエージェントは、人間レベルの計画に必要な認知的基盤の多くが欠如しているため、主に制約された設定に焦点を当てていた。
近年,大規模言語モデル(LLM)を利用した言語エージェントは,ツールの使用や推論といった興味深い機能を示している。
これらの言語エージェントは、以前のAIエージェントの範囲外にある、より複雑な設定で計画できるのでしょうか?
本研究を進めるために,旅行計画に焦点を当てた新しい計画ベンチマークであるTravelPlannerを提案する。
豊富なサンドボックス環境、400万近いデータレコードにアクセスするためのさまざまなツール、計画意図とリファレンスプランを慎重にキュレートした1,225のツールを提供する。
包括的評価では、現在の言語エージェントがそのような複雑な計画タスクを処理できないことが示されており、GPT-4でさえ0.6%の成功率しか達成できない。
言語エージェントはタスクを継続したり、適切なツールを使って情報を収集したり、複数の制約を追跡するのに苦労する。
しかし、そのような複雑な問題に言語エージェントが取り組む可能性は、それ自体は自明な進歩ではないことに留意する。
TravelPlannerは、将来の言語エージェントにとって、挑戦的で有意義なテストベッドを提供する。
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