論文の概要: Agentic Knowledgeable Self-awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03553v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 16:03:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:50:09.109719
• Title: Agentic Knowledgeable Self-awareness
• Title（参考訳）: エージェント・ナレッジブル・セルフ・アウェアネス
• Authors: Shuofei Qiao, Zhisong Qiu, Baochang Ren, Xiaobin Wang, Xiangyuan Ru, Ningyu Zhang, Xiang Chen, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen,
• Abstract要約: KnowSelfはデータ中心のアプローチで、人間のような知識のある自己認識を持つエージェントを応用する。 我々の実験により、KnowSelfは、外部知識を最小限に使用して、様々なタスクやモデルにおいて、様々な強力なベースラインを達成できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.25908923383776
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved considerable performance across various agentic planning tasks. However, traditional agent planning approaches adopt a "flood irrigation" methodology that indiscriminately injects gold trajectories, external feedback, and domain knowledge into agent models. This practice overlooks the fundamental human cognitive principle of situational self-awareness during decision-making-the ability to dynamically assess situational demands and strategically employ resources during decision-making. We propose agentic knowledgeable self-awareness to address this gap, a novel paradigm enabling LLM-based agents to autonomously regulate knowledge utilization. Specifically, we propose KnowSelf, a data-centric approach that applies agents with knowledgeable self-awareness like humans. Concretely, we devise a heuristic situation judgement criterion to mark special tokens on the agent's self-explored trajectories for collecting training data. Through a two-stage training process, the agent model can switch between different situations by generating specific special tokens, achieving optimal planning effects with minimal costs. Our experiments demonstrate that KnowSelf can outperform various strong baselines on different tasks and models with minimal use of external knowledge. Code is available at https://github.com/zjunlp/KnowSelf.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なエージェント計画タスクでかなりのパフォーマンスを達成した。 しかし、従来のエージェントプランニングアプローチでは、金の軌跡、外部からのフィードバック、ドメインの知識をエージェントモデルに無差別に注入する「フロード灌水」手法が採用されている。 この実践は、意思決定中の状況認識の基本的な人間の認知原理を見落とし、状況要求を動的に評価し、意思決定中に資源を戦略的に活用する能力である。 本稿では, LLMをベースとしたエージェントが知識利用を自律的に制御できる新しいパラダイムである, このギャップに対処するためのエージェント的知識自己認識を提案する。 具体的には、人間のような知識に富んだ自己認識をエージェントに適用する、データ中心のアプローチであるKnowSelfを提案する。 具体的には,訓練データを収集するためのエージェントの自己探索軌道に特別なトークンをマークするために,ヒューリスティックな状況判断基準を考案する。 2段階のトレーニングプロセスを通じて、エージェントモデルは、特定の特別なトークンを生成し、最小のコストで最適な計画効果を達成することで、異なる状況間で切り替えることができる。 我々の実験により、KnowSelfは、外部知識を最小限に使用して、様々なタスクやモデルにおいて、様々な強力なベースラインを達成できることが実証された。 コードはhttps://github.com/zjunlp/KnowSelf.comで入手できる。

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