論文の概要: Harnessing Language for Coordination: A Framework and Benchmark for LLM-Driven Multi-Agent Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11761v2
• Date: Tue, 22 Apr 2025 11:24:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-23 19:51:40.175105
• Title: Harnessing Language for Coordination: A Framework and Benchmark for LLM-Driven Multi-Agent Control
• Title（参考訳）: Harnessing Language for Coordination: LLM駆動マルチエージェント制御のためのフレームワークとベンチマーク
• Authors: Timothée Anne, Noah Syrkis, Meriem Elhosni, Florian Turati, Franck Legendre, Alain Jaquier, Sebastian Risi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 多くのエージェントと人間の協調を促進する能力は、有望だがほとんど探索されていない領域である。 本研究では,(1)これらの能力を評価するために設計されたリアルタイム戦略ゲームベンチマーク,(2)HIVEと呼ぶ新しいフレームワークを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.721923873906492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance across various tasks. Their potential to facilitate human coordination with many agents is a promising but largely under-explored area. Such capabilities would be helpful in disaster response, urban planning, and real-time strategy scenarios. In this work, we introduce (1) a real-time strategy game benchmark designed to evaluate these abilities and (2) a novel framework we term HIVE. HIVE empowers a single human to coordinate swarms of up to 2,000 agents through a natural language dialog with an LLM. We present promising results on this multi-agent benchmark, with our hybrid approach solving tasks such as coordinating agent movements, exploiting unit weaknesses, leveraging human annotations, and understanding terrain and strategic points. Our findings also highlight critical limitations of current models, including difficulties in processing spatial visual information and challenges in formulating long-term strategic plans. This work sheds light on the potential and limitations of LLMs in human-swarm coordination, paving the way for future research in this area. The HIVE project page, hive.syrkis.com, includes videos of the system in action.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 多くのエージェントと人間の協調を促進する能力は、有望だがほとんど探索されていない領域である。 このような能力は、災害対応、都市計画、リアルタイム戦略シナリオに役立ちます。 本研究では,(1)これらの能力を評価するために設計されたリアルタイム戦略ゲームベンチマーク,(2)HIVEと呼ぶ新しいフレームワークを紹介する。 HIVEは、LLMとの自然言語ダイアログを通じて、最大2,000人のエージェントの群れを調整する権限を、一人の人間に与えている。 エージェントの動きのコーディネート、ユニットの弱点の活用、人間のアノテーションの活用、地形や戦略点の理解といったタスクをハイブリッドで解くことで、このマルチエージェントベンチマークで有望な結果を提示する。 また,空間的視覚情報処理の難しさや長期戦略計画策定の難しさなど,現行モデルの限界も強調した。 この研究は、人間とスワムの協調におけるLLMの可能性と限界に光を当て、この分野における将来の研究の道を開く。 HIVEのプロジェクトページ「hive.syrkis.com」には、動作中のシステムのビデオが含まれている。

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