論文の概要: PLAYER*: Enhancing LLM-based Multi-Agent Communication and Interaction in Murder Mystery Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17662v4
• Date: Sat, 12 Apr 2025 01:22:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 19:48:45.346291
• Title: PLAYER*: Enhancing LLM-based Multi-Agent Communication and Interaction in Murder Mystery Games
• Title（参考訳）: PLAYER*:殺人ミステリーゲームにおけるLLMに基づくマルチエージェントコミュニケーションとインタラクションの強化
• Authors: Qinglin Zhu, Runcong Zhao, Bin Liang, Jinhua Du, Lin Gui, Yulan He,
• Abstract要約: PLAYER*はMurder Mystery Games(MMG)におけるLarge Language Model(LLM)ベースのエージェントのための新しいフレームワークである MMGには、未定義の状態空間、中間報酬の欠如、継続的な言語領域における戦略的相互作用の必要性など、ユニークな課題がある。 PLAYER*は、エージェント状態のセンサベース表現、情報ゲインによってガイドされる質問ターゲティングメカニズム、および疑似リストの洗練と意思決定効率の向上を通じて、これらの複雑さに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.639516389561837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present PLAYER*, a novel framework for Large Language Model (LLM)-based agents in Murder Mystery Games (MMGs). MMGs pose unique challenges, including undefined state spaces, absent intermediate rewards, and the need for strategic interaction in a continuous language domain. PLAYER* addresses these complexities through a sensor-based representation of agent states, a question-targeting mechanism guided by information gain, and a pruning strategy to refine suspect lists and enhance decision-making efficiency. To enable systematic evaluation, we propose WellPlay, a dataset comprising 1,482 inferential questions across 12 games, categorized into objectives, reasoning, and relationships. Experiments demonstrate PLAYER*'s capacity to achieve superior performance in reasoning accuracy and efficiency compared to existing approaches, while also significantly improving the quality of agent-human interactions in MMGs. This study advances the development of reasoning agents for complex social and interactive scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Murder Mystery Games(MMG)において,LLM(Large Language Model)ベースのエージェントのための新しいフレームワークPLAYER*を提案する。 MMGには、未定義の状態空間、中間報酬の欠如、継続的な言語領域における戦略的相互作用の必要性など、ユニークな課題がある。 PLAYER*は、エージェント状態のセンサベース表現、情報ゲインによってガイドされる質問ターゲティングメカニズム、および疑似リストの洗練と意思決定効率の向上を通じて、これらの複雑さに対処する。 システム評価を実現するために,12ゲームにまたがる1,482の推論質問からなるデータセットWellPlayを提案する。 実験では,既存のアプローチと比較して精度と効率を推算する上で,PLAYER*の優れた性能を実現する能力を示すとともに,MMGにおけるエージェントとヒューマンの相互作用の質を著しく向上させることを示した。 本研究では,複雑な社会的・インタラクティブなシナリオのための推論エージェントの開発を進める。

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