論文の概要: The Ann Arbor Architecture for Agent-Oriented Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09903v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 04:21:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:48:03.007639
• Title: The Ann Arbor Architecture for Agent-Oriented Programming
• Title（参考訳）: エージェント指向プログラミングのためのAnn Arborアーキテクチャ
• Authors: Wei Dong,
• Abstract要約: 我々は、言語モデルはオートマタとして機能し、全てのオートマタと同様に、彼らが受け入れる言語でプログラムされるべきであると主張している。 本稿では,言語モデルのエージェント指向プログラミングのための概念的フレームワークであるAnn Arbor Architectureを紹介する。 エージェントプラットフォームPostlineの設計とエージェントトレーニングの初期実験について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.630761601310476
• License:
• Abstract: In this paper, we reexamine prompt engineering for large language models through the lens of automata theory. We argue that language models function as automata and, like all automata, should be programmed in the languages they accept, a unified collection of all natural and formal languages. Therefore, traditional software engineering practices--conditioned on the clear separation of programming languages and natural languages--must be rethought. We introduce the Ann Arbor Architecture, a conceptual framework for agent-oriented programming of language models, as a higher-level abstraction over raw token generation, and provide a new perspective on in-context learning. Based on this framework, we present the design of our agent platform Postline, and report on our initial experiments in agent training.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オートマトン理論のレンズを用いて,大規模言語モデルのプロンプトエンジニアリングを再検討する。 言語モデルはオートマタとして機能し、全てのオートマタと同様に、それらが受け入れる言語でプログラムされるべきである、と我々は主張する。 したがって、伝統的なソフトウェアエンジニアリングの実践 -- プログラミング言語と自然言語の明確な分離を前提に -- は再考されなければならない。 我々は,言語モデルのエージェント指向プログラミングのための概念的フレームワークであるAnn Arbor Architectureを,生トークン生成に対する高レベルの抽象化として紹介し,コンテキスト内学習の新しい視点を提供する。 本フレームワークに基づいて,エージェントプラットフォームPostlineの設計とエージェントトレーニングの初期実験について報告する。

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