論文の概要: DynaSaur: Large Language Agents Beyond Predefined Actions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01747v2
• Date: Wed, 04 Jun 2025 16:26:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 16:24:48.748153
• Title: DynaSaur: Large Language Agents Beyond Predefined Actions
• Title（参考訳）: DynaSaur: 事前定義されたアクション以上の大きな言語エージェント
• Authors: Dang Nguyen, Viet Dac Lai, Seunghyun Yoon, Ryan A. Rossi, Handong Zhao, Ruiyi Zhang, Puneet Mathur, Nedim Lipka, Yu Wang, Trung Bui, Franck Dernoncourt, Tianyi Zhou,
• Abstract要約: 既存のLLMエージェントシステムは、通常、各ステップで固定セットと事前定義されたセットからアクションを選択する。 動作を動的に生成・構成できるLLMエージェントフレームワークを提案する。 このフレームワークでは、汎用プログラミング言語で書かれたプログラムを生成し実行することで、エージェントが環境と対話する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 108.75187263724838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Existing LLM agent systems typically select actions from a fixed and predefined set at every step. While this approach is effective in closed, narrowly scoped environments, it presents two major challenges for real-world, open-ended scenarios: (1) it significantly restricts the planning and acting capabilities of LLM agents, and (2) it requires substantial human effort to enumerate and implement all possible actions, which is impractical in complex environments with a vast number of potential actions. To address these limitations, we propose an LLM agent framework that can dynamically create and compose actions as needed. In this framework, the agent interacts with its environment by generating and executing programs written in a general-purpose programming language. Moreover, generated actions are accumulated over time for future reuse. Our extensive experiments across multiple benchmarks show that this framework significantly improves flexibility and outperforms prior methods that rely on a fixed action set. Notably, it enables LLM agents to adapt and recover in scenarios where predefined actions are insufficient or fail due to unforeseen edge cases. Our code can be found in https://github.com/adobe-research/dynasaur.
• Abstract（参考訳）: 既存のLLMエージェントシステムは、通常、各ステップで固定セットと事前定義されたセットからアクションを選択する。 このアプローチは閉ざされた狭い範囲の環境では有効であるが,(1)LLMエージェントの計画と行動能力を著しく制限し,(2)複雑な環境では実現不可能な全てのアクションを列挙し実施するためには,相当な人的努力が必要である。 これらの制約に対処するために,動作を動的に生成し,必要に応じて構成できるLLMエージェントフレームワークを提案する。 このフレームワークでは、汎用プログラミング言語で書かれたプログラムを生成し実行することで、エージェントが環境と対話する。 さらに、生成したアクションは、将来の再利用のために時間とともに蓄積されます。 複数のベンチマークにまたがる広範な実験により、このフレームワークは柔軟性を著しく向上し、固定されたアクションセットに依存する先行メソッドよりも優れていることが示された。 特に、LLMエージェントは、事前に定義されたアクションが不十分であったり、予期せぬエッジケースのために失敗するシナリオに適応し、回復することができる。 私たちのコードはhttps://github.com/adobe-research/dynasaur.comで確認できます。

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