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/2411.00927v2
• Date: Sat, 19 Apr 2025 15:43:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 21:38:34.545721
• 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。 ReSpActは、タスク解決のための推論、意思決定、動的対話をシームレスに統合するように設計されている。 タスク指向対話システム(MultiWOZ)や意思決定タスク(ALFWorld, WebShop)を含むユーザインタラクション設定におけるReSpActの評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.118991548784459
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language model (LLM)-based agents are increasingly employed to interact with external environments (e.g., games, APIs, world models) to solve user-provided tasks. However, current frameworks often lack the ability to collaborate effectively with users in fully conversational settings. Conversations are essential for aligning on task details, achieving user-defined goals, and satisfying preferences. While existing agents address ambiguity through clarification questions, they underutilize the broader potential of an LLM's conversational capabilities. In this work, we introduce ReSpAct, an LLM-based agent designed to seamlessly integrate reasoning, decision-making, and dynamic dialogue for task-solving. Expanding on reasoning-first approaches like ReAct, ReSpAct employs active, free-flowing dialogues to interpret instructions, clarify goals, provide status updates, resolve subtask failures, and refine plans based on user inputs without any explicit dialogue schema. By alternating between task-solving actions and interactive conversations, ReSpAct demonstrates improved performance across diverse environments. We evaluate ReSpAct in user-interactive settings, including task-oriented dialogue systems (MultiWOZ) and decision-making tasks (ALFWorld, WebShop). ReSpAct outperforms ReAct with absolute success rate improvements of 6% and 4% in ALFWorld and WebShop, respectively, and achieves a 5.5% gain in Inform and a 3% gain in Success scores in MultiWOZ. These results highlight the value of integrating dynamic user-agent collaboration for more effective task resolution.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、ユーザが提供するタスクを解決するために、外部環境(ゲーム、API、ワールドモデルなど)と対話するために、ますます採用されている。 しかしながら、現在のフレームワークには、完全に対話的な設定でユーザと効果的に協力する能力がないことが多い。 会話はタスクの詳細の整合、ユーザ定義の目標達成、好みの満足に不可欠である。 既存のエージェントは、明確化の質問を通じてあいまいさに対処する一方で、LLMの会話能力の幅広いポテンシャルを弱めている。 本研究では,タスク解決のための推論,意思決定,動的対話をシームレスに統合するLLMベースのエージェントであるReSpActを紹介する。 ReSpActはReActのような推論ファーストのアプローチを拡張し、命令の解釈、目標の明確化、ステータス更新の提供、サブタスク障害の解決、明示的なダイアログスキーマを使わずにユーザ入力に基づいたプランの洗練に、アクティブでフリーフローの対話を採用している。 タスク解決アクションと対話的な会話を交互に行うことで、ReSpActはさまざまな環境におけるパフォーマンス向上を実証する。 本稿では,タスク指向対話システム (MultiWOZ) や意思決定タスク (ALFWorld, WebShop) を含むユーザインタラクション設定におけるReSpActを評価する。 ReSpActは、ALFWorldとWebShopでそれぞれ6%と4%の絶対成功率でReActを上回り、Informでは5.5%、MultiWOZでは3%のアップを達成している。 これらの結果は、より効果的なタスク解決のために動的ユーザエージェントコラボレーションを統合することの価値を強調している。

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