論文の概要: S-Agents: Self-organizing Agents in Open-ended Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04578v3
• Date: Mon, 18 Mar 2024 05:56:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 02:02:06.604431
• Title: S-Agents: Self-organizing Agents in Open-ended Environments
• Title（参考訳）: S-Agents: オープンエンド環境における自己組織化エージェント
• Authors: Jiaqi Chen, Yuxian Jiang, Jiachen Lu, Li Zhang,
• Abstract要約: 動的ワークフローのための「エージェントのツリー」構造を持つ自己組織化エージェントシステム(S-Agents)を導入する。 この構造はエージェントのグループを自律的に調整することができ、オープン環境と動的環境の課題に効率的に対処することができる。 実験の結果,S-AgentsはMinecraft環境において協調的な建築作業や資源収集を行うことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.700383873385892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Leveraging large language models (LLMs), autonomous agents have significantly improved, gaining the ability to handle a variety of tasks. In open-ended settings, optimizing collaboration for efficiency and effectiveness demands flexible adjustments. Despite this, current research mainly emphasizes fixed, task-oriented workflows and overlooks agent-centric organizational structures. Drawing inspiration from human organizational behavior, we introduce a self-organizing agent system (S-Agents) with a "tree of agents" structure for dynamic workflow, an "hourglass agent architecture" for balancing information priorities, and a "non-obstructive collaboration" method to allow asynchronous task execution among agents. This structure can autonomously coordinate a group of agents, efficiently addressing the challenges of open and dynamic environments without human intervention. Our experiments demonstrate that S-Agents proficiently execute collaborative building tasks and resource collection in the Minecraft environment, validating their effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を活用することで、自律エージェントは大幅に改善され、さまざまなタスクを処理できるようになった。 オープンエンド設定では、効率と有効性のためのコラボレーションの最適化は柔軟な調整を必要とする。 それにもかかわらず、現在の研究は主に、固定されたタスク指向のワークフローを強調し、エージェント中心の組織構造を見落としている。 人間の組織行動からインスピレーションを得て,動的ワークフローのための「エージェントツリー」構造を備えた自己組織化エージェントシステム(S-Agents),情報優先順位のバランスをとる「時間ガラスエージェントアーキテクチャ」,エージェント間の非同期タスク実行を可能にする「非障害物協調」手法を導入する。 この構造はエージェントのグループを自律的に調整することができ、人間の介入なしにオープンで動的な環境の課題に効率的に対処することができる。 実験の結果,S-AgentsはMinecraft環境において協調的な建築作業と資源収集を行い,その効果を検証した。

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