論文の概要: AgentLens: Visual Analysis for Agent Behaviors in LLM-based Autonomous Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08995v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 07:48:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 16:32:45.045626
• Title: AgentLens: Visual Analysis for Agent Behaviors in LLM-based Autonomous Systems
• Title（参考訳）: AgentLens: LLMベースの自律システムにおけるエージェント動作の視覚分析
• Authors: Jiaying Lu and Bo Pan and Jieyi Chen and Yingchaojie Feng and Jingyuan Hu and Yuchen Peng and Wei Chen
• Abstract要約: LLMAS内の詳細な状態とエージェントの挙動を可視化する手法を提案する。 そこで我々は,エージェントの行動の詳細や原因を対話的に調査する視覚分析システムであるAgentLensを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.814964460974541
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, Large Language Model based Autonomous system(LLMAS) has gained great popularity for its potential to simulate complicated behaviors of human societies. One of its main challenges is to present and analyze the dynamic events evolution of LLMAS. In this work, we present a visualization approach to explore detailed statuses and agents' behavior within LLMAS. We propose a general pipeline that establishes a behavior structure from raw LLMAS execution events, leverages a behavior summarization algorithm to construct a hierarchical summary of the entire structure in terms of time sequence, and a cause trace method to mine the causal relationship between agent behaviors. We then develop AgentLens, a visual analysis system that leverages a hierarchical temporal visualization for illustrating the evolution of LLMAS, and supports users to interactively investigate details and causes of agents' behaviors. Two usage scenarios and a user study demonstrate the effectiveness and usability of our AgentLens.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデルに基づく自律システム(LLMAS)は,人間の社会の複雑な振る舞いをシミュレートする可能性が高くなっている。 主な課題の1つは、LLMASの動的事象進化を提示し分析することである。 本研究では, LLMAS内における詳細な状態とエージェントの挙動を可視化する手法を提案する。 本研究では,生のllmas実行イベントから動作構造を確立する一般的なパイプラインを提案し,行動要約アルゴリズムを用いて,構造全体の階層的要約を時系列的に構築し,エージェント動作間の因果関係をマイニングする原因トレース手法を提案する。 そこで我々は,LLMASの進化を説明するために階層的時間的可視化を利用する視覚解析システムであるAgentLensを開発し,エージェントの行動の詳細や原因を対話的に調査する支援を行う。 2つの利用シナリオとユーザスタディは、AgentLensの有効性とユーザビリティを示します。

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