論文の概要: AriGraph: Learning Knowledge Graph World Models with Episodic Memory for LLM Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04363v1
- Date: Fri, 5 Jul 2024 09:06:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 14:00:02.015262
- Title: AriGraph: Learning Knowledge Graph World Models with Episodic Memory for LLM Agents
- Title（参考訳）: AriGraph: LLMエージェントのエピソードメモリを用いた知識グラフワールドモデル学習
- Authors: Petr Anokhin, Nikita Semenov, Artyom Sorokin, Dmitry Evseev, Mikhail Burtsev, Evgeny Burnaev,
- Abstract要約: 本稿では,エージェントが環境探索中に意味記憶とエピソード記憶を統合するメモリグラフを構築する手法であるAriGraphを紹介する。
このグラフ構造は、エージェントの現在の状態と目標に関連する相互接続された概念の効率的な連想的検索を促進する。
提案するメモリアーキテクチャと計画と意思決定を統合したAriadne LLMエージェントが,TextWorld環境において,複雑なタスクをゼロショットベースで効果的に処理できることを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.249596397679856
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Advancements in generative AI have broadened the potential applications of Large Language Models (LLMs) in the development of autonomous agents. Achieving true autonomy requires accumulating and updating knowledge gained from interactions with the environment and effectively utilizing it. Current LLM-based approaches leverage past experiences using a full history of observations, summarization or retrieval augmentation. However, these unstructured memory representations do not facilitate the reasoning and planning essential for complex decision-making. In our study, we introduce AriGraph, a novel method wherein the agent constructs a memory graph that integrates semantic and episodic memories while exploring the environment. This graph structure facilitates efficient associative retrieval of interconnected concepts, relevant to the agent's current state and goals, thus serving as an effective environmental model that enhances the agent's exploratory and planning capabilities. We demonstrate that our Ariadne LLM agent, equipped with this proposed memory architecture augmented with planning and decision-making, effectively handles complex tasks on a zero-shot basis in the TextWorld environment. Our approach markedly outperforms established methods such as full-history, summarization, and Retrieval-Augmented Generation in various tasks, including the cooking challenge from the First TextWorld Problems competition and novel tasks like house cleaning and puzzle Treasure Hunting.
- Abstract（参考訳）: 生成AIの進歩は、自律エージェントの開発におけるLarge Language Models(LLM)の潜在的な応用を拡大した。
真の自律を達成するには、環境との相互作用から得られた知識を蓄積し、更新し、効果的に活用する必要がある。
現在のLCMベースのアプローチは、観測、要約、または検索拡張の完全な履歴を利用して過去の経験を活用する。
しかし、これらの非構造化メモリ表現は、複雑な意思決定に不可欠な推論や計画を促進するものではない。
本研究では,環境を探索しながらセマンティックメモリとエピソードメモリを統合したメモリグラフを構築する新しい手法であるAriGraphを紹介する。
このグラフ構造は、エージェントの現在の状態と目標に関連する相互接続された概念の効率的な連想的検索を促進し、エージェントの探索と計画能力を高める効果的な環境モデルとして機能する。
提案するメモリアーキテクチャと計画と意思決定を統合したAriadne LLMエージェントが,TextWorld環境において,複雑なタスクをゼロショットベースで効果的に処理できることを実証した。
提案手法は,第1回テキストワールドコンペティションの調理課題や,家の清掃やパズルの宝探しといった新しいタスクなど,多種多様なタスクにおいて,フルヒストリーや要約,検索生成といった手法よりも優れていた。
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