論文の概要: AutoManual: Generating Instruction Manuals by LLM Agents via Interactive Environmental Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16247v2
- Date: Mon, 29 Jul 2024 12:16:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 22:58:37.477241
- Title: AutoManual: Generating Instruction Manuals by LLM Agents via Interactive Environmental Learning
- Title（参考訳）: 対話型環境学習によるLLMエージェントによる指導マニュアルの自動作成
- Authors: Minghao Chen, Yihang Li, Yanting Yang, Shiyu Yu, Binbin Lin, Xiaofei He,
- Abstract要約: LLM(Large Language Models)ベースのエージェントは、さまざまなドメインにわたるタスクを自律的に完了させることを約束している。
我々は,LLMエージェントが対話を通じて理解を自律的に構築し,新しい環境に適応することを可能にするフレームワークであるAutoManualを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.123256612680906
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLM) based agents have shown promise in autonomously completing tasks across various domains, e.g., robotics, games, and web navigation. However, these agents typically require elaborate design and expert prompts to solve tasks in specific domains, which limits their adaptability. We introduce AutoManual, a framework enabling LLM agents to autonomously build their understanding through interaction and adapt to new environments. AutoManual categorizes environmental knowledge into diverse rules and optimizes them in an online fashion by two agents: 1) The Planner codes actionable plans based on current rules for interacting with the environment. 2) The Builder updates the rules through a well-structured rule system that facilitates online rule management and essential detail retention. To mitigate hallucinations in managing rules, we introduce a case-conditioned prompting strategy for the Builder. Finally, the Formulator agent compiles these rules into a comprehensive manual. The self-generated manual can not only improve the adaptability but also guide the planning of smaller LLMs while being human-readable. Given only one simple demonstration, AutoManual significantly improves task success rates, achieving 97.4\% with GPT-4-turbo and 86.2\% with GPT-3.5-turbo on ALFWorld benchmark tasks. The code is available at https://github.com/minghchen/automanual.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)ベースのエージェントは、さまざまなドメイン、例えばロボティクス、ゲーム、Webナビゲーションにおいて、自律的にタスクを完了させることを約束している。
しかし、これらのエージェントは通常、特定のドメインのタスクを解決するために精巧な設計と専門家のプロンプトを必要とし、適応性を制限する。
我々は,LLMエージェントが対話を通じて理解を自律的に構築し,新しい環境に適応することを可能にするフレームワークであるAutoManualを紹介した。
AutoManualは、環境知識を多様なルールに分類し、2つのエージェントによってオンラインで最適化する。
1) プランナーは、環境と対話するための現在の規則に基づいて実行可能な計画をコーディングする。
2) ビルダーは、オンラインルール管理と本質的な詳細保持を容易にする、よく構造化されたルールシステムを通じてルールを更新する。
ルール管理における幻覚を軽減するために,ビルダーのケース条件付きプロンプト戦略を導入する。
最後に、フォーミュラレータはこれらのルールを包括的なマニュアルにコンパイルする。
自己生成マニュアルは適応性を向上するだけでなく、人間可読性を維持しながら、より小さなLCMの計画も導くことができる。
1つの単純なデモンストレーションで、AutoManualはタスクの成功率を大幅に改善し、GPT-4-turboで97.4\%、ALFWorldベンチマークタスクで86.2\%を達成した。
コードはhttps://github.com/minghchen/automanual.comで公開されている。
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