論文の概要: CACA Agent: Capability Collaboration based AI Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15137v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 11:42:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 17:38:51.140005
• Title: CACA Agent: Capability Collaboration based AI Agent
• Title（参考訳）: CACA Agent: 機能コラボレーションベースのAIエージェント
• Authors: Peng Xu, Haoran Wang, Chuang Wang, Xu Liu,
• Abstract要約: 本稿ではCACAエージェント(Capability Collaboration based AI Agent)を提案する。 CACA Agentは、単一のLLMへの依存を減らすだけでなく、AI Agentを実装するための一連のコラボレーティブ機能を統合する。 本稿ではCACAエージェントの動作とアプリケーションシナリオの拡張について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.84686313298908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As AI Agents based on Large Language Models (LLMs) have shown potential in practical applications across various fields, how to quickly deploy an AI agent and how to conveniently expand the application scenario of AI agents has become a challenge. Previous studies mainly focused on implementing all the reasoning capabilities of AI agents within a single LLM, which often makes the model more complex and also reduces the extensibility of AI agent functionality. In this paper, we propose CACA Agent (Capability Collaboration based AI Agent), using an open architecture inspired by service computing. CACA Agent integrates a set of collaborative capabilities to implement AI Agents, not only reducing the dependence on a single LLM, but also enhancing the extensibility of both the planning abilities and the tools available to AI agents. Utilizing the proposed system, we present a demo to illustrate the operation and the application scenario extension of CACA Agent.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)に基づくAIエージェントは、さまざまな分野における実践的なアプリケーションの可能性を示しているため、AIエージェントの迅速なデプロイ方法と、AIエージェントのアプリケーションシナリオを便利に拡張する方法が課題となっている。 これまでの研究は主に、単一のLLM内でAIエージェントのすべての推論能力を実装することに焦点を当てていた。 本稿では,CACAエージェント(Capability Collaboration based AI Agent)を提案する。 CACA Agentは、単一のLLMへの依存を減らすだけでなく、計画能力とAIエージェントが利用できるツールの拡張性を向上させるため、AIエージェントを実装するための一連の協調機能を統合する。 提案システムを利用して,CACAエージェントの動作と応用シナリオの拡張を説明する。

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