論文の概要: IntellAgent: A Multi-Agent Framework for Evaluating Conversational AI Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11067v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 14:58:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:26:30.755396
• Title: IntellAgent: A Multi-Agent Framework for Evaluating Conversational AI Systems
• Title（参考訳）: IntellAgent: 会話型AIシステム評価のためのマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Elad Levi, Ilan Kadar,
• Abstract要約: IntellAgentは、対話型AIシステムを評価するためのスケーラブルでオープンソースのフレームワークである。 IntellAgentは、ポリシー駆動グラフモデリング、リアルイベント生成、対話型ユーザエージェントシミュレーションを組み合わせることで、合成ベンチマークの作成を自動化する。 我々の研究は、IntellAgentが、研究と展開の橋渡しの課題に対処することで、会話AIを前進させるための効果的なフレームワークであることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2810745411557316
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are transforming artificial intelligence, evolving into task-oriented systems capable of autonomous planning and execution. One of the primary applications of LLMs is conversational AI systems, which must navigate multi-turn dialogues, integrate domain-specific APIs, and adhere to strict policy constraints. However, evaluating these agents remains a significant challenge, as traditional methods fail to capture the complexity and variability of real-world interactions. We introduce IntellAgent, a scalable, open-source multi-agent framework designed to evaluate conversational AI systems comprehensively. IntellAgent automates the creation of diverse, synthetic benchmarks by combining policy-driven graph modeling, realistic event generation, and interactive user-agent simulations. This innovative approach provides fine-grained diagnostics, addressing the limitations of static and manually curated benchmarks with coarse-grained metrics. IntellAgent represents a paradigm shift in evaluating conversational AI. By simulating realistic, multi-policy scenarios across varying levels of complexity, IntellAgent captures the nuanced interplay of agent capabilities and policy constraints. Unlike traditional methods, it employs a graph-based policy model to represent relationships, likelihoods, and complexities of policy interactions, enabling highly detailed diagnostics. IntellAgent also identifies critical performance gaps, offering actionable insights for targeted optimization. Its modular, open-source design supports seamless integration of new domains, policies, and APIs, fostering reproducibility and community collaboration. Our findings demonstrate that IntellAgent serves as an effective framework for advancing conversational AI by addressing challenges in bridging research and deployment. The framework is available at https://github.com/plurai-ai/intellagent
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は人工知能を変革し、自律的な計画と実行が可能なタスク指向システムへと進化している。 LLMの主な応用の1つは会話型AIシステムであり、これはマルチターン対話をナビゲートし、ドメイン固有のAPIを統合し、厳格なポリシー制約に従う必要がある。 しかし、従来の手法では実世界の相互作用の複雑さや変動性を捉えることができないため、これらのエージェントを評価することは依然として大きな課題である。 IntellAgentは、対話型AIシステムを包括的に評価するために設計された、スケーラブルでオープンソースのマルチエージェントフレームワークである。 IntellAgentはポリシー駆動グラフモデリング、リアルイベント生成、対話型ユーザエージェントシミュレーションを組み合わせることで、多様な合成ベンチマークの作成を自動化する。 この革新的なアプローチは、厳密な診断を提供し、厳密なメトリクスで静的および手動でキュレートされたベンチマークの制限に対処する。 IntellAgentは会話AIの評価におけるパラダイムシフトを表している。 IntellAgentは、さまざまなレベルの複雑さにまたがる現実的で多面的なシナリオをシミュレートすることで、エージェント能力とポリシー制約の微妙な相互作用を捉えます。 従来の手法とは異なり、関係性、可能性、複雑なポリシー相互作用を表現するためにグラフベースのポリシーモデルを採用しており、非常に詳細な診断を可能にしている。 IntellAgentはまた重要なパフォーマンスギャップを特定し、目標とする最適化のための実用的な洞察を提供する。 モジュラーでオープンソースの設計は、新しいドメイン、ポリシー、APIのシームレスな統合をサポートし、再現性とコミュニティのコラボレーションを促進する。 我々の研究は、IntellAgentが、研究と展開の橋渡しの課題に対処することで、会話AIを前進させるための効果的なフレームワークであることを示した。 このフレームワークはhttps://github.com/plurai-ai/intellagent.comで入手できる。

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