論文の概要: Meta-Task Planning for Language Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16510v2
• Date: Tue, 28 May 2024 13:56:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 11:09:02.671446
• Title: Meta-Task Planning for Language Agents
• Title（参考訳）: 言語エージェントのためのメタタスク計画
• Authors: Cong Zhang, Derrick Goh Xin Deik, Dexun Li, Hao Zhang, Yong Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデルベースエージェント(LLMエージェント)は、人工知能(AGI)を実現するための有望なパラダイムとして登場した。 本稿では,メタタスク計画(Meta-Task Planning, MTP)を紹介する。 MTPはTravelPlannerで平均$sim40%$成功率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.550774629515843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of neural language models has sparked a new surge of intelligent agent research. Unlike traditional agents, large language model-based agents (LLM agents) have emerged as a promising paradigm for achieving artificial general intelligence (AGI) due to their superior reasoning and generalization capabilities. Effective planning is crucial for the success of LLM agents in real-world tasks, making it a highly pursued topic in the community. Current planning methods typically translate tasks into executable action sequences. However, determining a feasible or optimal sequence for complex tasks at fine granularity, which often requires compositing long chains of heterogeneous actions, remains challenging. This paper introduces Meta-Task Planning (MTP), a zero-shot methodology for collaborative LLM-based multi-agent systems that simplifies complex task planning by decomposing it into a hierarchy of subordinate tasks, or meta-tasks. Each meta-task is then mapped into executable actions. MTP was assessed on two rigorous benchmarks, TravelPlanner and API-Bank. Notably, MTP achieved an average $\sim40\%$ success rate on TravelPlanner, significantly higher than the state-of-the-art (SOTA) baseline ($2.92\%$), and outperforming $LLM_{api}$-4 with ReAct on API-Bank by $\sim14\%$, showing the immense potential of integrating LLM with multi-agent systems.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークモデルの急速な進歩は、インテリジェントエージェント研究の新たな飛躍を引き起こした。 従来のエージェントとは異なり、大規模言語モデルベースエージェント(LLMエージェント)は、より優れた推論と一般化能力のために、人工知能(AGI)を実現するための有望なパラダイムとして登場した。 LLMエージェントが現実のタスクで成功するためには,効果的な計画が不可欠である。 現在の計画手法は通常、タスクを実行可能なアクションシーケンスに変換する。 しかし、複雑なタスクを細粒度で実行可能であるか最適な順序を決定することは、しばしば不均一なアクションの長い連鎖を構成することを必要とするが、依然として困難である。 本稿では,メタタスク計画(Meta-Task Planning, MTP)について紹介する。 各メタタスクは実行可能アクションにマッピングされる。 MTPはTravelPlannerとAPI-Bankの2つの厳格なベンチマークで評価された。 特に、MTPはTravelPlannerで平均$\sim40\%$成功率を達成し、最先端(SOTA)ベースライン(2.92\%$)よりもはるかに高く、API-BankでReActで$LLM_{api}$-4を上回り、LCMをマルチエージェントシステムに統合する可能性を示している。

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