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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16334v4
• Date: Thu, 20 Jun 2024 19:41:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 19:16:56.820311
• 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: 我々のアプローチは、LLMエージェントに対して、与えられたタスクを管理可能なサブタスクに分解するように促す。 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(introspective intervention)を3回実施する。 潜在的な障害の予測と、アクション実行前の代替策。 サブタスクの目的とのポストアクションアライメントと、計画実行における最大限の努力を保証するための改善によるバックトラック。
• 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. %; and when necessary, to explore ``the road not taken.'' 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 with a success rate of 23.5% over existing zero-shot methods by 3.5%. 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 by 45% 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。 %,必要であれば,< the road not taken。 「''3倍の内観的介入を実施します。 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。 この手法(ゼロショット方式)をWeb環境で実践的なタスクのためにWebArena内にデプロイし,実験することにより,既存のゼロショット方式よりも23.5%の精度で優れた性能を示す。 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未予測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と計画修正を45%削減することで効率を向上させることが示唆された。

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