論文の概要: Towards Adaptive Mechanism Activation in Language Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00722v1
- Date: Sun, 01 Dec 2024 08:10:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:50:42.674749
- Title: Towards Adaptive Mechanism Activation in Language Agent
- Title（参考訳）: 言語エージェントにおける適応メカニズムの活性化に向けて
- Authors: Ziyang Huang, Jun Zhao, Kang Liu,
- Abstract要約: 本稿では,TextbfAdaptive textbfLanguage textbfAgent textbfMechanism textbfActivation Learning with Self-Explorationを提案する。
専門家モデルに依存することなく、メカニズムアクティベーション適応性を最適化することに焦点を当てている。
実験により下流エージェントタスクの大幅な改善が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.989192326274
- License:
- Abstract: Language Agent could be endowed with different mechanisms for autonomous task accomplishment. Current agents typically rely on fixed mechanisms or a set of mechanisms activated in a predefined order, limiting their adaptation to varied potential task solution structures. To this end, this paper proposes \textbf{A}daptive \textbf{L}anguage \textbf{A}gent \textbf{M}echanism \textbf{A}ctivation Learning with Self-Exploration (\textbf{ALAMA}), which focuses on optimizing mechanism activation adaptability without reliance on expert models. Initially, it builds a harmonized agent framework (\textbf{UniAct}) to \textbf{Uni}fy different mechanisms via \textbf{Act}ions. Then it leverages a training-efficient optimization method based on self-exploration to enable the UniAct to adaptively activate the appropriate mechanisms according to the potential characteristics of the task. Experimental results demonstrate significant improvements in downstream agent tasks, affirming the effectiveness of our approach in facilitating more dynamic and context-sensitive mechanism activation.
- Abstract（参考訳）: 言語エージェントには、自律的なタスク達成のための異なるメカニズムが与えられます。
現在のエージェントは、通常、固定されたメカニズムや事前定義された順序で活性化される一連のメカニズムに依存し、それらの適応を様々な潜在的なタスク解決構造に制限する。
そこで本研究では,専門家モデルに頼らずに機構活性化適応性を最適化することを目的とした,自己探索による学習(\textbf{A}daptive \textbf{L}anguage \textbf{A}gent \textbf{M}echanism \textbf{A}ctivation Learning with Self-Exploration (\textbf{ALAMA})を提案する。
最初は、調和したエージェントフレームワーク(\textbf{UniAct})を構築し、 \textbf{Uni}fy の異なるメカニズムを \textbf{Act}ion を通じて構築する。
次に、自己探索に基づく訓練効率の最適化手法を活用し、タスクの潜在特性に応じて、UniActが適切なメカニズムを適応的に活性化できるようにする。
実験の結果,下流エージェントタスクにおいて,よりダイナミックで文脈に敏感なメカニズムの活性化を促進するためのアプローチの有効性が確認された。
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