論文の概要: PoAct: Policy and Action Dual-Control Agent for Generalized Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07054v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 04:28:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:25:30.139140
• Title: PoAct: Policy and Action Dual-Control Agent for Generalized Applications
• Title（参考訳）: PoAct:一般用途のためのポリシーとアクションデュアル・コントロル・エージェント
• Authors: Guozhi Yuan, Youfeng Liu, Jingli Yang, Wei Jia, Kai Lin, Yansong Gao, Shan He, Zilin Ding, Haitao Li,
• Abstract要約: 本稿では、汎用アプリケーションのためのポリシーとアクションデュアル・コントロル・エージェント(PoAct)を提案する。 PoActは、推論ポリシーを動的に切り替え、アクション空間を変更することで、高品質なコードアクションとより正確な推論パスを達成することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.342339678035685
• License:
• Abstract: Based on their superior comprehension and reasoning capabilities, Large Language Model (LLM) driven agent frameworks have achieved significant success in numerous complex reasoning tasks. ReAct-like agents can solve various intricate problems step-by-step through progressive planning and tool calls, iteratively optimizing new steps based on environmental feedback. However, as the planning capabilities of LLMs improve, the actions invoked by tool calls in ReAct-like frameworks often misalign with complex planning and challenging data organization. Code Action addresses these issues while also introducing the challenges of a more complex action space and more difficult action organization. To leverage Code Action and tackle the challenges of its complexity, this paper proposes Policy and Action Dual-Control Agent (PoAct) for generalized applications. The aim is to achieve higher-quality code actions and more accurate reasoning paths by dynamically switching reasoning policies and modifying the action space. Experimental results on the Agent Benchmark for both legal and generic scenarios demonstrate the superior reasoning capabilities and reduced token consumption of our approach in complex tasks. On the LegalAgentBench, our method shows a 20 percent improvement over the baseline while requiring fewer tokens. We conducted experiments and analyses on the GPT-4o and GLM-4 series models, demonstrating the significant potential and scalability of our approach to solve complex problems.
• Abstract（参考訳）: より優れた理解力と推論能力に基づいて、LLM(Large Language Model)駆動のエージェントフレームワークは多くの複雑な推論タスクで大きな成功を収めた。 ReActのようなエージェントは、プログレッシブプランニングとツールコールを通じて、様々な複雑な問題を段階的に解決し、環境フィードバックに基づいた新しいステップを反復的に最適化する。 しかし、LLMの計画能力が向上するにつれて、ReActのようなフレームワークのツールコールによって起動されるアクションは、複雑な計画と挑戦的なデータ組織と誤解することが多い。 Code Actionはこれらの問題に対処しつつ、より複雑なアクションスペースとより難しいアクション組織という課題を導入します。 本稿では、Code Actionを活用し、その複雑さの課題に取り組むために、汎用アプリケーションのためのPoAct(PoAct)とAction Dual-Control Agent(PoAct)を提案する。 その目的は、動的に推論ポリシーを切り替え、アクション空間を変更することで、高品質なコードアクションとより正確な推論パスを達成することである。 法的なシナリオと一般的なシナリオの両方に対するエージェントベンチマーク実験の結果、より優れた推論能力を示し、複雑なタスクにおける我々のアプローチのトークン消費を減らした。 LegalAgentBenchでは、トークンの少ないベースラインよりも20%改善されている。 我々はGPT-4oおよびGLM-4シリーズモデルの実験と解析を行い、複雑な問題を解決するためのアプローチの有意義な可能性と拡張性を実証した。

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