論文の概要: KnowAgent: Knowledge-Augmented Planning for LLM-Based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03101v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 16:39:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 14:11:17.081945
• Title: KnowAgent: Knowledge-Augmented Planning for LLM-Based Agents
• Title（参考訳）: KnowAgent: LLMエージェントの知識強化計画
• Authors: Yuqi Zhu, Shuofei Qiao, Yixin Ou, Shumin Deng, Ningyu Zhang, Shiwei Lyu, Yue Shen, Lei Liang, Jinjie Gu, Huajun Chen
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて大きな可能性を証明していますが、より高度な課題に取り組むには不十分です。 この不適切さは、主に言語エージェントのアクション知識が組み込まれていないことに起因する。 我々は、明示的な行動知識を取り入れることで、LLMの計画能力を高めるために設計された新しいアプローチであるKnowAgentを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.09074527006576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated great potential in complex reasoning tasks, yet they fall short when tackling more sophisticated challenges, especially when interacting with environments through generating executable actions. This inadequacy primarily stems from the lack of built-in action knowledge in language agents, which fails to effectively guide the planning trajectories during task solving and results in planning hallucination. To address this issue, we introduce KnowAgent, a novel approach designed to enhance the planning capabilities of LLMs by incorporating explicit action knowledge. Specifically, KnowAgent employs an action knowledge base and a knowledgeable self-learning strategy to constrain the action path during planning, enabling more reasonable trajectory synthesis, and thereby enhancing the planning performance of language agents. Experimental results on HotpotQA and ALFWorld based on various backbone models demonstrate that KnowAgent can achieve comparable or superior performance to existing baselines. Further analysis indicates the effectiveness of KnowAgent in terms of planning hallucinations mitigation. Code is available in https://github.com/zjunlp/KnowAgent.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて大きな可能性を示しているが、より高度な課題に取り組む際には、特に実行可能アクションを生成することで環境と対話する際には不足している。 この不適切さは、主に言語エージェントに組み込まれた行動知識が欠如していることに起因しており、これはタスク解決時の計画軌跡を効果的に導くのに失敗し、幻覚を計画する結果となる。 この問題に対処するために,明示的な行動知識を取り入れたLLMの計画能力を高めるための新しいアプローチであるKnowAgentを紹介する。 具体的には、行動知識ベースと知識付き自己学習戦略を用いて、計画中の行動経路を制約し、より合理的な軌道合成を可能にし、言語エージェントの計画性能を向上させる。 様々なバックボーンモデルに基づくHotpotQAとALFWorldの実験結果は、KnowAgentが既存のベースラインと同等または優れたパフォーマンスを達成できることを実証している。 さらなる分析は、計画幻覚の緩和の観点から、KnowAgentの有効性を示している。 コードはhttps://github.com/zjunlp/knowagentで入手できる。

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