論文の概要: Practical Considerations for Agentic LLM Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04093v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 11:57:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:07.436039
• Title: Practical Considerations for Agentic LLM Systems
• Title（参考訳）: エージェントLLMシステムの実際的考察
• Authors: Chris Sypherd, Vaishak Belle,
• Abstract要約: 本稿では、確立されたアプリケーションパラダイムの文脈における研究コミュニティからの実行可能な洞察と考察について述べる。 すなわち、アプリケーション中心の文献における一般的な実践に基づいて、関連する研究成果を4つの幅広いカテゴリ – プランニング、メモリツール、コントロールフロー – に位置づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.455744338342196
• License:
• Abstract: As the strength of Large Language Models (LLMs) has grown over recent years, so too has interest in their use as the underlying models for autonomous agents. Although LLMs demonstrate emergent abilities and broad expertise across natural language domains, their inherent unpredictability makes the implementation of LLM agents challenging, resulting in a gap between related research and the real-world implementation of such systems. To bridge this gap, this paper frames actionable insights and considerations from the research community in the context of established application paradigms to enable the construction and facilitate the informed deployment of robust LLM agents. Namely, we position relevant research findings into four broad categories--Planning, Memory, Tools, and Control Flow--based on common practices in application-focused literature and highlight practical considerations to make when designing agentic LLMs for real-world applications, such as handling stochasticity and managing resources efficiently. While we do not conduct empirical evaluations, we do provide the necessary background for discussing critical aspects of agentic LLM designs, both in academia and industry.
• Abstract（参考訳）: 近年、LLM(Large Language Models)の強みが強まっているため、自律エージェントの基盤となるモデルとしての使用にも関心が集まっている。 LLMは、自然言語領域にまたがる創発的な能力と幅広い専門知識を示すが、その固有の非予測性は、LLMエージェントの実装を困難にし、関連する研究とそのようなシステムの現実的な実装とのギャップを生じさせる。 このギャップを埋めるため,本論文では,ロバストなLCMエージェントの構築と情報展開を容易にするため,確立されたアプリケーションパラダイムの文脈において,研究コミュニティから現実的な洞察と考察を行う。 すなわち,本研究は,アプリケーション中心の文献に共通するプラクティスをベースとして,関連研究成果を4つのカテゴリに位置づけるとともに,確率性や資源管理の効率化など,現実のアプリケーションにエージェントLLMを設計する場合の実践的考察を強調する。 実証的な評価は行いませんが、学術と産業の両方において、エージェントLLM設計の重要な側面について議論する上で必要な背景を提供しています。

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