論文の概要: Planning with Multi-Constraints via Collaborative Language Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16510v4
• Date: Mon, 16 Dec 2024 02:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:53:20.506480
• Title: Planning with Multi-Constraints via Collaborative Language Agents
• Title（参考訳）: 協調型言語エージェントによる複数制約による計画
• Authors: Cong Zhang, Derrick Goh Xin Deik, Dexun Li, Hao Zhang, Yong Liu,
• Abstract要約: 本稿では,協調型マルチエージェントシステムのためのゼロショット手法であるPMC(Planning with Multi-Constraints)を紹介する。 PMCは、制約で複雑なタスク計画を簡単にし、従属タスクの階層に分解する。 PMCはTravelPlannerで平均42.68%の成功率を記録し、GPT-4 (2.92%) をはるかに上回り、API-BankでReActを13.64%上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.550774629515843
• License:
• 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 with multiple constraints at fine granularity, which often requires compositing long chains of heterogeneous actions, remains challenging. This paper introduces Planning with Multi-Constraints (PMC), a zero-shot methodology for collaborative LLM-based multi-agent systems that simplifies complex task planning with constraints by decomposing it into a hierarchy of subordinate tasks. Each subtask is then mapped into executable actions. PMC was assessed on two constraint-intensive benchmarks, TravelPlanner and API-Bank. Notably, PMC achieved an average 42.68% success rate on TravelPlanner, significantly higher than GPT-4 (2.92%), and outperforming GPT-4 with ReAct on API-Bank by 13.64%, showing the immense potential of integrating LLM with multi-agent systems. We also show that PMC works with small LLM as the planning core, e.g., LLaMA-3.1-8B.
• 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、細粒度で複数の制約を課す複雑なタスクに対して可能な、あるいは最適な順序を決定するには、しばしば不均一なアクションの長い連鎖を合成する必要があるが、依然として困難である。 本稿では,LLMに基づく協調型マルチエージェントシステムのためのゼロショット手法であるPlanning with Multi-Constraints (PMC)を紹介する。 各サブタスクは実行可能アクションにマッピングされる。 PMCは、TravelPlannerとAPI-Bankの2つの制約集約ベンチマークで評価された。 特に、PMCはTravelPlannerで平均42.68%の成功率を記録し、GPT-4 (2.92%) をはるかに上回り、API-BankでReActを13.64%上回った。 また, PMC は, LLaMA-3.1-8B などの計画コアとして小型 LLM で動作することを示す。

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