論文の概要: A Survey on Large Language Model-Based Game Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02039v3
• Date: Mon, 27 Oct 2025 18:50:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:35.602043
• Title: A Survey on Large Language Model-Based Game Agents
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくゲームエージェントに関する調査
• Authors: Sihao Hu, Tiansheng Huang, Gaowen Liu, Ramana Rao Kompella, Fatih Ilhan, Selim Furkan Tekin, Yichang Xu, Zachary Yahn, Ling Liu,
• Abstract要約: ゲームエージェントは、人工知能に関連する能力を探索するための貴重なテストベッドを提供する。 近年、LLM(Large Language Models)の出現は、これらのエージェントに一般化可能な推論を与える新たな機会を提供する。 この調査は、統一された参照アーキテクチャを通して、LLMベースのゲームエージェントの最新のレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.34074811680046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Game environments provide rich, controllable settings that stimulate many aspects of real-world complexity. As such, game agents offer a valuable testbed for exploring capabilities relevant to Artificial General Intelligence. Recently, the emergence of Large Language Models (LLMs) provides new opportunities to endow these agents with generalizable reasoning, memory, and adaptability in complex game environments. This survey offers an up-to-date review of LLM-based game agents (LLMGAs) through a unified reference architecture. At the single-agent level, we synthesize existing studies around three core components: memory, reasoning, and perception-action interfaces, which jointly characterize how language enables agents to perceive, think, and act. At the multi-agent level, we outline how communication protocols and organizational models support coordination, role differentiation, and large-scale social behaviors. To contextualize these designs, we introduce a challenge-centered taxonomy linking six major game genres to their dominant agent requirements, from low-latency control in action games to open-ended goal formation in sandbox worlds. A curated list of related papers is available at https://github.com/git-disl/awesome-LLM-game-agent-papers
• Abstract（参考訳）: ゲーム環境は、現実世界の複雑さの多くの側面を刺激するリッチでコントロール可能な設定を提供する。 そのため、ゲームエージェントは、人工知能に関連する能力を探索するための貴重なテストベッドを提供する。 近年、LLM(Large Language Models)の出現は、複雑なゲーム環境において、これらのエージェントに一般化可能な推論、記憶、適応性を与える新たな機会を提供する。 本調査では,LLMGA(LLM-based game agent)を統一参照アーキテクチャを用いて最新のレビューを行う。 単一エージェントレベルでは、メモリ、推論、知覚-アクションインターフェースという3つのコアコンポーネントに関する既存の研究を合成する。 マルチエージェントレベルでは,コミュニケーションプロトコルと組織モデルがどのように協調,役割分化,大規模社会行動をサポートするのかを概説する。 これらのデザインを文脈化するために、アクションゲームにおける低レイテンシ制御からサンドボックスの世界におけるオープンエンドゴール形成まで、6つの主要なゲームジャンルと支配的なエージェント要件を結びつける挑戦中心の分類法を導入する。 関連論文のキュレートされたリストはhttps://github.com/git-disl/awesome-LLM-game-agent-papersで公開されている。

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