論文の概要: Develop AI Agents for System Engineering in Factorio
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01492v1
- Date: Mon, 03 Feb 2025 16:26:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:21:55.151028
- Title: Develop AI Agents for System Engineering in Factorio
- Title（参考訳）: ファクトリにおけるシステムエンジニアリングのためのAIエージェントの開発
- Authors: Neel Kant,
- Abstract要約: 本稿では,自動サンドボックスゲームによるAIエージェントのシステムエンジニアリング能力の育成と評価を提唱する。
この方向に研究努力を向けることで、明日最も要求されるエンジニアリングプロジェクトの設計、保守、最適化に必要な特別な推論と長期計画を備えたAIエージェントを装備できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5824959429406713
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Continuing advances in frontier model research are paving the way for widespread deployment of AI agents. Meanwhile, global interest in building large, complex systems in software, manufacturing, energy and logistics has never been greater. Although AI driven system engineering holds tremendous promise, the static benchmarks dominating agent evaluations today fail to capture the crucial skills required for implementing dynamic systems, such as managing uncertain trade-offs and ensuring proactive adaptability. This position paper advocates for training and evaluating AI agents' system engineering abilities through automation-oriented sandbox games-particularly Factorio. By directing research efforts in this direction, we can equip AI agents with the specialized reasoning and long-horizon planning necessary to design, maintain, and optimize tomorrow's most demanding engineering projects.
- Abstract（参考訳）: フロンティアモデル研究における継続的な進歩は、AIエージェントの広範な展開への道を開いた。
一方、ソフトウェア、製造、エネルギー、物流における大規模で複雑なシステムの構築に対する世界的な関心は、かつてないほど大きくなっていた。
AI駆動のシステムエンジニアリングは大きな可能性を秘めているが、今日のエージェント評価を支配する静的ベンチマークは、不確実なトレードオフの管理や積極的な適応性の確保など、動的システムを実装する上で必要な重要なスキルを捉えていない。
本稿では,AIエージェントのシステムエンジニアリング能力のトレーニングと評価を,自動化指向のサンドボックスゲーム(特にファクトリオ)を通じて行う。
この方向に研究努力を向けることで、明日最も要求されるエンジニアリングプロジェクトの設計、保守、最適化に必要な特別な推論と長期計画を備えたAIエージェントを装備できる。
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