論文の概要: AgentGym: Evolving Large Language Model-based Agents across Diverse Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04151v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 15:15:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 14:20:13.577020
• Title: AgentGym: Evolving Large Language Model-based Agents across Diverse Environments
• Title（参考訳）: AgentGym: さまざまな環境にまたがる大規模言語モデルベースエージェントの進化
• Authors: Zhiheng Xi, Yiwen Ding, Wenxiang Chen, Boyang Hong, Honglin Guo, Junzhe Wang, Dingwen Yang, Chenyang Liao, Xin Guo, Wei He, Songyang Gao, Lu Chen, Rui Zheng, Yicheng Zou, Tao Gui, Qi Zhang, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はそのようなエージェントを構築するための有望な基盤と考えられている。 我々は、自己進化能力を備えた一般機能 LLM ベースのエージェントを構築するための第一歩を踏み出す。 我々はAgentGymを提案する。AgentGymは、幅広い、リアルタイム、ユニフォーマット、並行エージェント探索のための様々な環境とタスクを特徴とする新しいフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.97648507802926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building generalist agents that can handle diverse tasks and evolve themselves across different environments is a long-term goal in the AI community. Large language models (LLMs) are considered a promising foundation to build such agents due to their generalized capabilities. Current approaches either have LLM-based agents imitate expert-provided trajectories step-by-step, requiring human supervision, which is hard to scale and limits environmental exploration; or they let agents explore and learn in isolated environments, resulting in specialist agents with limited generalization. In this paper, we take the first step towards building generally-capable LLM-based agents with self-evolution ability. We identify a trinity of ingredients: 1) diverse environments for agent exploration and learning, 2) a trajectory set to equip agents with basic capabilities and prior knowledge, and 3) an effective and scalable evolution method. We propose AgentGym, a new framework featuring a variety of environments and tasks for broad, real-time, uni-format, and concurrent agent exploration. AgentGym also includes a database with expanded instructions, a benchmark suite, and high-quality trajectories across environments. Next, we propose a novel method, AgentEvol, to investigate the potential of agent self-evolution beyond previously seen data across tasks and environments. Experimental results show that the evolved agents can achieve results comparable to SOTA models. We release the AgentGym suite, including the platform, dataset, benchmark, checkpoints, and algorithm implementations. The AgentGym suite is available on https://github.com/WooooDyy/AgentGym.
• Abstract（参考訳）: 多様なタスクを処理し、異なる環境を横断して進化できるジェネラリストエージェントを構築することは、AIコミュニティの長期的な目標である。 大規模言語モデル(LLM)は、一般化された機能のためにそのようなエージェントを構築するための有望な基盤と考えられている。 現在のアプローチでは、LSMベースのエージェントが専門家が提供する軌道を段階的に模倣し、人間の監督を必要とする。 本稿では,自己進化能力を備えた汎用LLMエージェント構築に向けた第一歩を踏み出す。 具材の種類は次の3つです。 1)エージェント探索と学習のための多様な環境。 2 エージェントに基本的な能力及び事前知識を持たせるための軌道 3) 効果的でスケーラブルな進化法。 我々はAgentGymを提案する。AgentGymは、幅広い、リアルタイム、ユニフォーマット、並行エージェント探索のための様々な環境とタスクを特徴とする新しいフレームワークである。 AgentGymには、拡張されたインストラクション、ベンチマークスイート、環境横断の高品質なトラジェクトリを含むデータベースも含まれている。 次に,従来のタスクや環境にまたがるデータを超えて,エージェントの自己進化の可能性を調べる新しい手法であるAgentEvolを提案する。 実験の結果, 進化したエージェントはSOTAモデルに匹敵する結果が得られることがわかった。 AgentGymスイートには、プラットフォーム、データセット、ベンチマーク、チェックポイント、アルゴリズムの実装が含まれています。 AgentGymスイートはhttps://github.com/WooooDyy/AgentGym.comで入手できる。

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