論文の概要: InferAct: Inferring Safe Actions for LLM-Based Agents Through Preemptive Evaluation and Human Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11843v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 11:26:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 20:59:00.519531
• Title: InferAct: Inferring Safe Actions for LLM-Based Agents Through Preemptive Evaluation and Human Feedback
• Title（参考訳）: InferAct: プリエンプティブ・アセスメントとヒューマンフィードバックによるLLMエージェントの安全行動の推測
• Authors: Haishuo Fang, Xiaodan Zhu, Iryna Gurevych,
• Abstract要約: 本稿では,リスク行動が実行される前に,潜在的なエラーを積極的に検出する新しい手法であるInferActを紹介する。 InferActは人間のプロキシとして機能し、安全でないアクションを検出し、ユーザーの介入を警告する。 広く使われている3つのタスクの実験は、InferActの有効性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.54226917774933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A crucial requirement for deploying LLM-based agents in real-life applications is the robustness against risky or even irreversible mistakes. However, the existing research lacks a focus on preemptive evaluation of reasoning trajectories performed by LLM agents, leading to a gap in ensuring safe and reliable operations. To explore better solutions, this paper introduces InferAct, a novel approach that leverages the belief reasoning ability of LLMs, grounded in Theory-of-Mind, to proactively detect potential errors before risky actions are executed (e.g., `buy-now' in automatic online trading or web shopping). InferAct acts as a human proxy, detecting unsafe actions and alerting users for intervention, which helps prevent irreversible risks in time and enhances the actor agent's decision-making process. Experiments on three widely-used tasks demonstrate the effectiveness of InferAct, presenting a novel solution for safely developing LLM agents in environments involving critical decision-making.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのエージェントを現実のアプリケーションにデプロイするための重要な要件は、リスクや不可逆的ミスに対する堅牢性である。 しかし, 従来の研究では, LLMエージェントによる推理軌道のプリエンプティブ評価に重点を置いておらず, 安全性と信頼性の確保にギャップが生じた。 より優れたソリューションを探求するために,リスク行動の実行前に潜在的なエラーを積極的に検出するために,LLMの信念推論能力を活用した新しいアプローチであるInferActを紹介した(例えば,オンライン取引やWebショッピングにおける'buy-now'など)。 InferActは人間のプロキシとして機能し、安全でないアクションを検出し、ユーザーの介入を警告する。 3つの広く利用されているタスクの実験は、重要な意思決定を含む環境において、LLMエージェントを安全に開発するための新しいソリューションであるInferActの有効性を示す。

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