論文の概要: Proactive Agent: Shifting LLM Agents from Reactive Responses to Active Assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12361v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 08:24:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:21.162162
• Title: Proactive Agent: Shifting LLM Agents from Reactive Responses to Active Assistance
• Title（参考訳）: プロアクティブエージェント: LLMエージェントの反応性反応からアクティブアシストへのシフト
• Authors: Yaxi Lu, Shenzhi Yang, Cheng Qian, Guirong Chen, Qinyu Luo, Yesai Wu, Huadong Wang, Xin Cong, Zhong Zhang, Yankai Lin, Weiwen Liu, Yasheng Wang, Zhiyuan Liu, Fangming Liu, Maosong Sun,
• Abstract要約: 我々は、人間の指示なしにタスクを予測および開始できるプロアクティブエージェントを開発するという課題に取り組む。 まず,実世界の人的活動を収集し,前向きなタスク予測を生成する。 これらの予測は、ヒトのアノテータによって受け入れられるか拒否されるかのどちらかとしてラベル付けされる。 ラベル付きデータは、人間の判断をシミュレートする報酬モデルをトレーニングするために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.03771007780976
• License:
• Abstract: Agents powered by large language models have shown remarkable abilities in solving complex tasks. However, most agent systems remain reactive, limiting their effectiveness in scenarios requiring foresight and autonomous decision-making. In this paper, we tackle the challenge of developing proactive agents capable of anticipating and initiating tasks without explicit human instructions. We propose a novel data-driven approach for this problem. Firstly, we collect real-world human activities to generate proactive task predictions. These predictions are then labeled by human annotators as either accepted or rejected. The labeled data is used to train a reward model that simulates human judgment and serves as an automatic evaluator of the proactiveness of LLM agents. Building on this, we develop a comprehensive data generation pipeline to create a diverse dataset, ProactiveBench, containing 6,790 events. Finally, we demonstrate that fine-tuning models with the proposed ProactiveBench can significantly elicit the proactiveness of LLM agents. Experimental results show that our fine-tuned model achieves an F1-Score of 66.47% in proactively offering assistance, outperforming all open-source and close-source models. These results highlight the potential of our method in creating more proactive and effective agent systems, paving the way for future advancements in human-agent collaboration.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルを利用したエージェントは、複雑なタスクを解く際、顕著な能力を示している。 しかしながら、ほとんどのエージェントシステムは、監視と自律的な意思決定を必要とするシナリオにおける有効性を制限し、リアクティブのままである。 本稿では,人間の指示なしにタスクを予測・開始できるプロアクティブエージェントの開発に挑戦する。 本稿では,この問題に対する新しいデータ駆動手法を提案する。 まず,実世界の人的活動を収集し,前向きなタスク予測を生成する。 これらの予測は、人間のアノテーションによって受け入れられるか拒否されるかのどちらかとしてラベル付けされる。 ラベル付きデータは、人間の判断をシミュレートし、LLMエージェントの有効性の自動評価器として機能する報酬モデルを訓練するために使用される。 これに基づいて,6,790のイベントを含む多種多様なデータセットであるProactiveBenchを作成するために,包括的データ生成パイプラインを構築した。 最後に,提案したProactiveBenchを用いた微調整モデルにより,LLMエージェントの有効性を大幅に向上させることができることを示す。 実験結果から,我々はF1スコアの66.47%を積極的に支援し,すべてのオープンソースモデルとクローズソースモデルを上回る結果を得た。 これらの結果は,より積極的に効果的なエージェントシステムを構築する上での本手法の可能性を強調し,人間とエージェントのコラボレーションにおける今後の進歩の道を開くものである。

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