論文の概要: Devil's Advocate: Anticipatory Reflection for LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16334v2
• Date: Tue, 28 May 2024 03:22:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 11:09:02.682907
• Title: Devil's Advocate: Anticipatory Reflection for LLM Agents
• Title（参考訳）: Devil's Advocate: LLMエージェントの予測反射
• Authors: Haoyu Wang, Tao Li, Zhiwei Deng, Dan Roth, Yang Li,
• Abstract要約: 本稿では,LLMエージェントにイントロスペクションを付与し,複雑なタスクを解く上での一貫性と適応性を向上する手法を提案する。 1) 潜在的な障害の予測と行動実行前の代替的治療,2) サブタスク目標との反応後アライメント, および治療によるバックトラック, 3) 今後の戦略改善に向けた計画完了に関する総合的レビュー, の3段階のイントロスペクティブ介入を実施している。 実験結果から,我々のイントロスペクション駆動型アプローチは,計画実行の堅牢なメカニズムを通じて,予期せぬ課題をナビゲートするエージェントの能力を向上するだけでなく,課題達成に必要な試行回数や計画修正を削減して効率を向上させることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.897557605550325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce a novel approach that equips LLM agents with introspection, enhancing consistency and adaptability in solving complex tasks. Our approach prompts LLM agents to decompose a given task into manageable subtasks (i.e., to make a plan), and to continuously introspect upon the suitability and results of their actions. We implement a three-fold introspective intervention: 1) anticipatory reflection on potential failures and alternative remedy before action execution, 2) post-action alignment with subtask objectives and backtracking with remedy to ensure utmost effort in plan execution, and 3) comprehensive review upon plan completion for future strategy refinement. By deploying and experimenting with this methodology - a zero-shot approach - within WebArena for practical tasks in web environments, our agent demonstrates superior performance over existing zero-shot methods. The experimental results suggest that our introspection-driven approach not only enhances the agent's ability to navigate unanticipated challenges through a robust mechanism of plan execution, but also improves efficiency by reducing the number of trials and plan revisions needed to achieve a task.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,LLMエージェントにイントロスペクションを付与し,複雑なタスクを解く上での一貫性と適応性を向上する手法を提案する。 我々のアプローチは, LLMエージェントに対して, あるタスクを管理可能なサブタスク(つまり計画の作成)に分解し, それらの動作の適合性や結果について継続的に検査するように促す。 イントロスペクティブ・イントロスペクティブ・イントロスペクティブ・イントロスペクティブ・イントロスペクティブ・イントロスペクティブ(intro 1) 行動実行前の潜在的な失敗及び代替策の予見 2 計画実行における最大限の努力を確保するため、サブタスク目標との事後調整及び救済の事後追跡 3)今後の戦略改善に向けた計画完了に関する総合的な見直し。 Web環境での実践的なタスクのためにWebArena内で,この手法をデプロイし,実験することにより,既存のゼロショット手法よりも優れた性能を示す。 実験結果から,我々のイントロスペクション駆動型アプローチは,計画実行の堅牢なメカニズムを通じて,予期せぬ課題をナビゲートするエージェントの能力を向上するだけでなく,課題達成に必要な試行回数や計画修正を削減して効率を向上させることが示唆された。

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