論文の概要: REVECA: Adaptive Planning and Trajectory-based Validation in Cooperative Language Agents using Information Relevance and Relative Proximity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16751v2
• Date: Wed, 18 Dec 2024 08:38:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 18:59:48.952565
• Title: REVECA: Adaptive Planning and Trajectory-based Validation in Cooperative Language Agents using Information Relevance and Relative Proximity
• Title（参考訳）: REVECA:情報関連性と相対的近さを用いた協調言語エージェントの適応的計画と軌道に基づく検証
• Authors: SeungWon Seo, SeongRae Noh, Junhyeok Lee, SooBin Lim, Won Hee Lee, HyeongYeop Kang,
• Abstract要約: REVECAはGPT-4o-miniを利用した新しい認知アーキテクチャである。 効率的なメモリ管理、最適なプランニング、偽プランニングの費用対効果の防止を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.365719315040012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the challenge of multi-agent cooperation, where agents achieve a common goal by cooperating with decentralized agents under complex partial observations. Existing cooperative agent systems often struggle with efficiently processing continuously accumulating information, managing globally suboptimal planning due to lack of consideration of collaborators, and addressing false planning caused by environmental changes introduced by other collaborators. To overcome these challenges, we propose the RElevance, Proximity, and Validation-Enhanced Cooperative Language Agent (REVECA), a novel cognitive architecture powered by GPT-4o-mini. REVECA enables efficient memory management, optimal planning, and cost-effective prevention of false planning by leveraging Relevance Estimation, Adaptive Planning, and Trajectory-based Validation. Extensive experimental results demonstrate REVECA's superiority over existing methods across various benchmarks, while a user study reveals its potential for achieving trustworthy human-AI cooperation.
• Abstract（参考訳）: エージェントは複雑な部分的な観察の下で分散エージェントと協調することで共通の目標を達成する。 既存の協調エージェントシステムは、継続的に蓄積した情報を効率よく処理し、協力者の考慮の欠如により世界規模で最適な計画を管理し、他の協力者によってもたらされた環境変化による誤った計画に対処する。 これらの課題を克服するために,GPT-4o-miniを用いた新しい認知アーキテクチャであるRelevance, Proximity, and Validation-Enhanced Cooperative Language Agent (REVECA)を提案する。 REVECAは、関連性推定、適応計画、軌道に基づく検証を利用して、効率的なメモリ管理、最適な計画、そしてコスト効果の高い偽計画の防止を可能にする。 広範囲な実験結果から,REVECAは様々なベンチマークで既存の手法よりも優れており,ユーザ調査では信頼性の高い人間とAIの協力を達成できる可能性が示された。

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