論文の概要: Richelieu: Self-Evolving LLM-Based Agents for AI Diplomacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06813v4
• Date: Wed, 23 Oct 2024 06:39:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 23:02:19.319955
• Title: Richelieu: Self-Evolving LLM-Based Agents for AI Diplomacy
• Title（参考訳）: Richelieu: AI外交のための自己進化型LLMベースのエージェント
• Authors: Zhenyu Guan, Xiangyu Kong, Fangwei Zhong, Yizhou Wang,
• Abstract要約: 外交は、特に必要な交渉段階を考慮して、決定空間の停滞を伴う。 従来のAIエージェントは、マルチエージェントタスクにおいて、マルチステップゲームと大きなアクションスペースを扱う能力を示した。 我々は、包括的なマルチエージェントミッションを実行することができる人間のようなエージェントを作成するAIの可能性を探究することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.521882655442187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diplomacy is one of the most sophisticated activities in human society, involving complex interactions among multiple parties that require skills in social reasoning, negotiation, and long-term strategic planning. Previous AI agents have demonstrated their ability to handle multi-step games and large action spaces in multi-agent tasks. However, diplomacy involves a staggering magnitude of decision spaces, especially considering the negotiation stage required. While recent agents based on large language models (LLMs) have shown potential in various applications, they still struggle with extended planning periods in complex multi-agent settings. Leveraging recent technologies for LLM-based agents, we aim to explore AI's potential to create a human-like agent capable of executing comprehensive multi-agent missions by integrating three fundamental capabilities: 1) strategic planning with memory and reflection; 2) goal-oriented negotiation with social reasoning; and 3) augmenting memory through self-play games for self-evolution without human in the loop.
• Abstract（参考訳）: 外交は、社会的推論、交渉、長期戦略計画のスキルを必要とする複数の当事者間の複雑な相互作用を含む、人間社会における最も洗練された活動の1つである。 従来のAIエージェントは、マルチエージェントタスクにおいて、マルチステップゲームと大きなアクションスペースを扱う能力を示した。 しかし外交は、特に必要な交渉段階を考慮して、決定空間の停滞を伴う。 大規模言語モデル(LLM)に基づく最近のエージェントは、様々なアプリケーションに可能性を示しているが、複雑なマルチエージェント設定において、計画期間の延長に苦慮している。 LLMベースのエージェントの最近の技術を活用し、我々は3つの基本的な機能を統合することで包括的なマルチエージェントミッションを実行することができる人間のようなエージェントを作るAIの可能性を探究することを目的としている。 1) 記憶とリフレクションによる戦略的計画 2 社会的理由づけによる目標志向の交渉 3) 自己学習ゲームによって記憶を増強し, ループ内に人間がいない自己進化を図った。

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