論文の概要: Agent Group Chat: An Interactive Group Chat Simulacra For Better Eliciting Collective Emergent Behavior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13433v1
- Date: Wed, 20 Mar 2024 09:21:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 17:28:32.119451
- Title: Agent Group Chat: An Interactive Group Chat Simulacra For Better Eliciting Collective Emergent Behavior
- Title(参考訳): Agent Group Chat: 集団創発行動を改善するための対話型グループチャットシミュラクラ
- Authors: Zhouhong Gu, Xiaoxuan Zhu, Haoran Guo, Lin Zhang, Yin Cai, Hao Shen, Jiangjie Chen, Zheyu Ye, Yifei Dai, Yan Gao, Yao Hu, Hongwei Feng, Yanghua Xiao,
- Abstract要約: 我々は,マルチエージェント間の言語的相互作用をシミュレートするエージェントグループチャットシミュレーションを開発した。
4つの物語シナリオがエージェントグループチャットに統合され、多様なストーリーラインのサポートを評価する。
文字によって話される全ての内容のn-gramシャノンエントロピーを計算し、環境内の障害を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 44.82972192477596
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To investigate the role of language in human collective behaviors, we developed the Agent Group Chat simulation to simulate linguistic interactions among multi-agent in different settings. Agents are asked to free chat in this simulation for their own purposes based on their character setting, aiming to see agents exhibit emergent behaviours that are both unforeseen and significant. Four narrative scenarios, Inheritance Disputes, Law Court Debates, Philosophical Discourses, Movie Casting Contention, are integrated into Agent Group Chat to evaluate its support for diverse storylines. By configuring specific environmental settings within Agent Group Chat, we are able to assess whether agents exhibit behaviors that align with human expectations. We evaluate the disorder within the environment by computing the n-gram Shannon entropy of all the content speak by characters. Our findings reveal that under the premise of agents possessing substantial alignment with human expectations, facilitating more extensive information exchange within the simulation ensures greater orderliness amidst diversity, which leads to the emergence of more unexpected and meaningful emergent behaviors. The code is open source in https://github.com/MikeGu721/AgentGroup, and online platform will be open soon.
- Abstract(参考訳): 人的集団行動における言語の役割を明らかにするために,複数エージェント間の言語的相互作用を異なる設定でシミュレートするエージェントグループチャットシミュレーションを開発した。
エージェントは、キャラクター設定に基づいて、このシミュレーションで自由にチャットするよう求められ、エージェントが予期せぬ、重要な行動を示すのを見ることを目的としている。
Inheritance Disputes, Law Court Debates, Philosophical Discourses, Movie Casting Contention という4つの物語シナリオがエージェントグループチャットに統合され、多様なストーリーラインのサポートを評価する。
エージェントグループチャット内で特定の環境設定を設定することで、エージェントが人間の期待に沿った行動を示すかどうかを評価することができる。
文字によって話される全ての内容のn-gramシャノンエントロピーを計算し、環境内の障害を評価する。
以上の結果から,ヒトの期待にかなり沿うエージェントの前提下では,シミュレーション内でより広範な情報交換が促進され,多様性の中でより大きな秩序が確保され,より予期せぬ,有意義な創発的行動が出現することが示唆された。
コードはhttps://github.com/MikeGu721/AgentGroupで公開されている。
関連論文リスト
- Social Life Simulation for Non-Cognitive Skills Learning [7.730401608473805]
大型言語モデル(LLM)によって実現された対話型プラットフォームであるSimuLife++を紹介する。
このシステムでは、ユーザーは主人公として行動し、1つまたは複数のAIベースのキャラクターをさまざまな社会的シナリオで作り出すことができる。
その結果,サゲ剤の添加は物語の浸漬を著しく向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-01T01:45:50Z) - RoleInteract: Evaluating the Social Interaction of Role-Playing Agents [85.6641890712617]
社会的相互作用の個人レベルとグループレベルの両方において、ロールプレイング・会話エージェントの社会的性を評価するために設計された最初のベンチマークを紹介する。
ベンチマークはさまざまなソースから構築され、500文字以上と6000以上の質問プロンプトをカバーする。
個人レベルで優れたエージェントは,集団レベルでの熟練度を示唆しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T15:38:36Z) - AntEval: Evaluation of Social Interaction Competencies in LLM-Driven
Agents [65.16893197330589]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いシナリオで人間の振る舞いを再現する能力を示した。
しかし、複雑なマルチ文字のソーシャルインタラクションを扱う能力については、まだ完全には研究されていない。
本稿では,新しいインタラクションフレームワークと評価手法を含むマルチエージェントインタラクション評価フレームワーク(AntEval)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T11:18:00Z) - Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction [83.18367129924997]
エージェントAI(Agent AI)とは、視覚刺激や言語入力、その他の環境データを知覚できる対話型システムである。
我々は,バーチャルリアリティやシミュレートされたシーンを容易に作成し,仮想環境内に具体化されたエージェントと対話できる未来を構想する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-07T19:11:18Z) - Fine-grained Affective Processing Capabilities Emerging from Large
Language Models [7.17010996725842]
本稿では,ChatGPTのゼロショット機能について,プロンプトのみを用いて情緒的な計算処理を行う方法について検討する。
b) 感情カテゴリーの観点で意味のある感情表現を持ち, c) 状況の基本的な評価に基づく感情誘発を行うことができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T15:32:47Z) - Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior [86.1026716646289]
生成エージェントを導入し,人間の振る舞いをシミュレートする計算ソフトウェアエージェントについて紹介する。
エージェントの経験の完全な記録を格納するために,大規模言語モデルを拡張するアーキテクチャについて述べる。
The Simsにインスパイアされた対話型サンドボックス環境に生成エージェントを投入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-07T01:55:19Z) - Group Cohesion in Multi-Agent Scenarios as an Emergent Behavior [0.0]
本研究は,グループ・アフィリエイト,確実性,能力に対する本質的なニーズを持つインバインエージェントが,エージェント間の社会的行動の出現につながることを示す。
この行動は、グループ内のエージェントに対する利他主義と、グループ外のエージェントに対する敵対的な傾向を表現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-03T18:37:05Z) - Few-shot Language Coordination by Modeling Theory of Mind [95.54446989205117]
我々は、数ショット$textit language coordinate$のタスクについて研究する。
リードエージェントは、言語能力の異なるエージェントの$textitpopulation$と調整する必要があります。
これは、人間のコミュニケーションの重要な構成要素であるパートナーの信念をモデル化する能力を必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T19:26:11Z) - Imitating Interactive Intelligence [24.95842455898523]
仮想環境の簡略化を用いて、人間と自然に相互作用できる人工エージェントの設計方法を検討する。
人間とロバストに相互作用できるエージェントを構築するには、人間と対話しながらトレーニングするのが理想的です。
我々は,人間とエージェントエージェントの対話行動の相違を低減するために,逆強化学習の考え方を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T13:55:47Z) - Generating Emotionally Aligned Responses in Dialogues using Affect
Control Theory [15.848210524718219]
感情制御理論(Affect Control Theory、ACT)は、人間と人間の相互作用に対する感情の社会的・数学的モデルである。
本研究では、ACTが感情認識型神経会話エージェントの開発にどのように役立つかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-07T19:31:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。