論文の概要: Meta-Task Planning for Language Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16510v3
- Date: Thu, 30 May 2024 12:40:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 19:55:33.980320
- 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。
関連論文リスト
- AgentOccam: A Simple Yet Strong Baseline for LLM-Based Web Agents [52.13695464678006]
本研究は, 観察空間と行動空間を簡略化することで, LLMベースのWebエージェントを強化する。
AgentOccam は以前の最先端および同時処理を 9.8 (+29.4%) と 5.9 (+15.8%) で上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T17:50:38Z) - LaMMA-P: Generalizable Multi-Agent Long-Horizon Task Allocation and Planning with LM-Driven PDDL Planner [9.044939946653002]
言語モデル(LM)は、自然言語を理解する強力な能力を有しており、人間の指示を単純なロボットタスクの詳細な計画に変換するのに効果的である。
本稿では,言語モデル駆動型多エージェントPDDLプランナ(LaMMA-P)を提案する。
LaMMA-Pは、LMの推論能力と従来の探索プランナーの強みを統合し、高い成功率と効率を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-30T17:58:18Z) - AgentGen: Enhancing Planning Abilities for Large Language Model based Agent via Environment and Task Generation [89.68433168477227]
LLM(Large Language Model)ベースのエージェントは注目され、ますます人気が高まっている。
本稿では,LLMの学習指導による計画能力の向上について検討する。
この制限に対処するために,多様な環境の自動合成と段階的な計画課題について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-01T17:59:46Z) - Enhancing the General Agent Capabilities of Low-Parameter LLMs through Tuning and Multi-Branch Reasoning [56.82041895921434]
オープンソースの事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、強力な言語理解と生成能力を示す。
現実世界の複雑な問題に対処するエージェントとして使用される場合、ChatGPTやGPT-4のような大型の商用モデルに比べてパフォーマンスははるかに劣る。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-29T03:48:12Z) - KnowAgent: Knowledge-Augmented Planning for LLM-Based Agents [54.09074527006576]
大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて大きな可能性を証明していますが、より高度な課題に取り組むには不十分です。
この不適切さは、主に言語エージェントのアクション知識が組み込まれていないことに起因する。
我々は、明示的な行動知識を取り入れることで、LLMの計画能力を高めるために設計された新しいアプローチであるKnowAgentを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T16:39:12Z) - TDAG: A Multi-Agent Framework based on Dynamic Task Decomposition and
Agent Generation [45.028795422801764]
動的タスク分解・エージェント生成(TDAG)に基づくマルチエージェントフレームワークを提案する。
このフレームワークは複雑なタスクを小さなサブタスクに動的に分解し、それぞれが特定の生成されたサブエージェントに割り当てる。
ItineraryBenchは、さまざまな複雑さのタスク間でのメモリ、計画、ツール使用量のエージェントの能力を評価するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-15T18:27:37Z) - ADaPT: As-Needed Decomposition and Planning with Language Models [131.063805299796]
As-Needed Decomposition and Planning for Complex Tasks (ADaPT)について紹介する。
ADaPTは、Large Language Modelsがそれらを実行できない場合、複雑なサブタスクを明示的に計画し、分解する。
以上の結果から,ADaPTは強いベースラインを確立した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-08T17:59:15Z) - A Dynamic LLM-Powered Agent Network for Task-Oriented Agent Collaboration [55.35849138235116]
本稿では,様々なタスクやドメインに対する動的コミュニケーション構造において,候補からエージェントのチームを自動的に選択する手法を提案する。
具体的には, LLMを利用したエージェント協調のための動的LLMパワーエージェントネットワーク(textDyLAN$)というフレームワークを構築した。
我々は、コード生成、意思決定、一般的な推論、算術的推論タスクにおいて、適度な計算コストで、DyLANが強力なベースラインを上回ることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T16:05:48Z) - Improving Planning with Large Language Models: A Modular Agentic Architecture [7.63815864256878]
大規模言語モデル(LLM)は、多段階の推論や目標指向の計画を必要とするタスクに悩まされることが多い。
本稿では,特殊モジュールの反復的相互作用によって計画が達成されるエージェントアーキテクチャ,MAPを提案する。
MAPは両方の標準LLM法よりも大幅に改善されていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-30T00:10:14Z) - MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework [32.95727162682409]
マルチエージェントコラボレーションに効率的な人間を取り入れた,革新的なメタプログラミングフレームワークであるMetaGPTを紹介する。
MetaGPTは、より合理化された検証のために、SOP(Standardized Operating Procedures)をプロンプトシーケンスにエンコードする。
協調ソフトウェアエンジニアリングベンチマークでは、MetaGPTは従来のチャットベースのマルチエージェントシステムよりも一貫性のあるソリューションを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-01T07:49:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。