論文の概要: LLM-Powered Decentralized Generative Agents with Adaptive Hierarchical Knowledge Graph for Cooperative Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05453v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 05:26:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:15.828223
• Title: LLM-Powered Decentralized Generative Agents with Adaptive Hierarchical Knowledge Graph for Cooperative Planning
• Title（参考訳）: 協調計画のための適応階層型知識グラフを用いたLLM分散型分散型生成エージェント
• Authors: Hanqing Yang, Jingdi Chen, Marie Siew, Tania Lorido-Botran, Carlee Joe-Wong,
• Abstract要約: 動的オープンワールドシナリオにおける長期協力のためのインテリジェントエージェントの開発は、マルチエージェントシステムにおける大きな課題である。 本稿では,分散適応型知識グラフメモリと構造化通信システム(DAMCS)を,新しいマルチエージェントクラフト環境において提案する。 我々の生成エージェントはLLM(Large Language Models)を利用しており、長期計画と推論のために外部知識と言語を活用することで従来のMARLエージェントよりもスケーラブルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.996741471128539
• License:
• Abstract: Developing intelligent agents for long-term cooperation in dynamic open-world scenarios is a major challenge in multi-agent systems. Traditional Multi-agent Reinforcement Learning (MARL) frameworks like centralized training decentralized execution (CTDE) struggle with scalability and flexibility. They require centralized long-term planning, which is difficult without custom reward functions, and face challenges in processing multi-modal data. CTDE approaches also assume fixed cooperation strategies, making them impractical in dynamic environments where agents need to adapt and plan independently. To address decentralized multi-agent cooperation, we propose Decentralized Adaptive Knowledge Graph Memory and Structured Communication System (DAMCS) in a novel Multi-agent Crafter environment. Our generative agents, powered by Large Language Models (LLMs), are more scalable than traditional MARL agents by leveraging external knowledge and language for long-term planning and reasoning. Instead of fully sharing information from all past experiences, DAMCS introduces a multi-modal memory system organized as a hierarchical knowledge graph and a structured communication protocol to optimize agent cooperation. This allows agents to reason from past interactions and share relevant information efficiently. Experiments on novel multi-agent open-world tasks show that DAMCS outperforms both MARL and LLM baselines in task efficiency and collaboration. Compared to single-agent scenarios, the two-agent scenario achieves the same goal with 63% fewer steps, and the six-agent scenario with 74% fewer steps, highlighting the importance of adaptive memory and structured communication in achieving long-term goals. We publicly release our project at: https://happyeureka.github.io/damcs.
• Abstract（参考訳）: 動的オープンワールドシナリオにおける長期協力のためのインテリジェントエージェントの開発は、マルチエージェントシステムにおける大きな課題である。 集中型トレーニング分散実行(CTDE)のような従来のマルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークは、スケーラビリティと柔軟性に苦しむ。 それらは、カスタム報酬機能なしでは難しい集中的な長期計画を必要とし、マルチモーダルデータ処理の課題に直面している。 CTDEアプローチはまた、固定された協力戦略を前提としており、エージェントが独立して適応し計画する必要がある動的環境においてそれらを非現実的にしている。 分散型マルチエージェント協調に対処するため,新しいマルチエージェントクラフト環境において,分散型適応型知識グラフメモリと構造化通信システム(DAMCS)を提案する。 我々の生成エージェントはLLM(Large Language Models)を利用しており、長期計画と推論のために外部知識と言語を活用することで従来のMARLエージェントよりもスケーラブルである。 DAMCSは過去のすべての経験からの情報を完全に共有する代わりに、階層的な知識グラフとエージェント協調を最適化するための構造化通信プロトコルとして組織されたマルチモーダルメモリシステムを導入している。 これにより、エージェントは過去のインタラクションから推論し、関連する情報を効率的に共有することができる。 新たなマルチエージェントオープンワールドタスクの実験により、DAMCSはタスク効率と協調性において、MARLとLLMのベースラインよりも優れていた。 シングルエージェントのシナリオと比較して、2エージェントのシナリオは同じ目標を63%のステップで達成し、6エージェントのシナリオは74%のステップで達成している。 私たちのプロジェクトは、https://happyeureka.github.io/damcs.comで公開しています。

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