論文の概要: ReSpAct: Harmonizing Reasoning, Speaking, and Acting Towards Building Large Language Model-Based Conversational AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00927v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 15:57:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:42:59.236296
• Title: ReSpAct: Harmonizing Reasoning, Speaking, and Acting Towards Building Large Language Model-Based Conversational AI Agents
• Title（参考訳）: ReSpAct: 大規模言語モデルに基づく会話型AIエージェント構築に向けた推論、会話、行動の調和
• Authors: Vardhan Dongre, Xiaocheng Yang, Emre Can Acikgoz, Suvodip Dey, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tür,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、ますます外部環境との対話に使われている。 現在のフレームワークでは、これらのエージェントがユーザと対話してタスクの詳細を調整できない。 この作業では、タスク指向の"会話型"エージェントを構築する上で不可欠なスキルを組み合わせた、新しいフレームワークであるReSpActを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.118991548784459
• License:
• Abstract: Large language model (LLM)-based agents have been increasingly used to interact with external environments (e.g., games, APIs, etc.) and solve tasks. However, current frameworks do not enable these agents to work with users and interact with them to align on the details of their tasks and reach user-defined goals; instead, in ambiguous situations, these agents may make decisions based on assumptions. This work introduces ReSpAct (Reason, Speak, and Act), a novel framework that synergistically combines the essential skills for building task-oriented "conversational" agents. ReSpAct addresses this need for agents, expanding on the ReAct approach. The ReSpAct framework enables agents to interpret user instructions, reason about complex tasks, execute appropriate actions, and engage in dynamic dialogue to seek guidance, clarify ambiguities, understand user preferences, resolve problems, and use the intermediate feedback and responses of users to update their plans. We evaluated ReSpAct in environments supporting user interaction, such as task-oriented dialogue (MultiWOZ) and interactive decision-making (AlfWorld, WebShop). ReSpAct is flexible enough to incorporate dynamic user feedback and addresses prevalent issues like error propagation and agents getting stuck in reasoning loops. This results in more interpretable, human-like task-solving trajectories than relying solely on reasoning traces. In two interactive decision-making benchmarks, AlfWorld and WebShop, ReSpAct outperform the strong reasoning-only method ReAct by an absolute success rate of 6% and 4%, respectively. In the task-oriented dialogue benchmark MultiWOZ, ReSpAct improved Inform and Success scores by 5.5% and 3%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、外部環境(ゲーム、APIなど)とのインタラクションやタスクの解決にますます利用されている。 しかしながら、現在のフレームワークでは、これらのエージェントがユーザと協力し、それらのタスクの詳細を整合させ、ユーザ定義の目標に到達することはできず、不明瞭な状況では、これらのエージェントは仮定に基づいて決定を下す可能性がある。 ReSpAct(Reason, Speak, Act)は、タスク指向の"会話型"エージェントを構築する上で不可欠なスキルを相乗的に組み合わせた、新しいフレームワークである。 ReSpActはエージェントの必要性に対処し、ReActアプローチを拡張します。 ReSpActフレームワークは、エージェントがユーザーの指示を解釈し、複雑なタスクを推論し、適切なアクションを実行し、動的対話を行い、ガイダンスを探し、あいまいさを明確にし、ユーザの好みを理解し、問題を解決し、ユーザの中間的なフィードバックとレスポンスを使って計画を更新します。 タスク指向対話(MultiWOZ)や対話型意思決定(AlfWorld,WebShop)など,ユーザインタラクションをサポートする環境におけるReSpActの評価を行った。 ReSpActは、動的なユーザフィードバックを組み込むのに十分な柔軟性があり、エラーの伝搬やエージェントが推論ループで立ち往生するといった、一般的な問題に対処する。 これにより、推論トレースのみに依存するよりも、解釈可能な、人間のようなタスク解決トラジェクトリが実現される。 AlfWorldとWebShopの2つのインタラクティブな意思決定ベンチマークでは、ReSpActは、それぞれ6%と4%という絶対的な成功率で、強力な推論のみのメソッドReActを上回っている。 タスク指向の対話ベンチマークであるMultiWOZでは、ReSpActはインフォームと成功スコアをそれぞれ5.5%と3%改善した。

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