論文の概要: SynWorld: Virtual Scenario Synthesis for Agentic Action Knowledge Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03561v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 16:10:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 16:12:26.862376
• Title: SynWorld: Virtual Scenario Synthesis for Agentic Action Knowledge Refinement
• Title（参考訳）: SynWorld: エージェントアクション知識リファインメントのための仮想シナリオ合成
• Authors: Runnan Fang, Xiaobin Wang, Yuan Liang, Shuofei Qiao, Jialong Wu, Zekun Xi, Ningyu Zhang, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen,
• Abstract要約: SynWorldは、エージェントが自律的に環境を探索し、最適化し、アクションに対する理解を深めることを可能にするフレームワークである。 実験の結果,SynWorldは新しい環境下での行動知識の学習に効果的で汎用的なアプローチであることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.30121762971473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the interaction between agents and their environments, agents expand their capabilities by planning and executing actions. However, LLM-based agents face substantial challenges when deployed in novel environments or required to navigate unconventional action spaces. To empower agents to autonomously explore environments, optimize workflows, and enhance their understanding of actions, we propose SynWorld, a framework that allows agents to synthesize possible scenarios with multi-step action invocation within the action space and perform Monte Carlo Tree Search (MCTS) exploration to effectively refine their action knowledge in the current environment. Our experiments demonstrate that SynWorld is an effective and general approach to learning action knowledge in new environments. Code is available at https://github.com/zjunlp/SynWorld.
• Abstract（参考訳）: エージェントと環境の間のインタラクションでは、エージェントはアクションの計画と実行によって能力を拡張する。 しかし、LSMをベースとしたエージェントは、新しい環境に配備される場合や、非伝統的なアクション空間をナビゲートする必要がある場合、重大な課題に直面している。 エージェントが自律的に環境を探索し、ワークフローを最適化し、アクションの理解を高めるために、エージェントがアクション空間内で多段階のアクション呼び出しで可能なシナリオを合成し、Monte Carlo Tree Search(MCTS)探索を実行し、現在の環境におけるアクション知識を効果的に洗練するためのフレームワークであるSynWorldを提案する。 実験の結果,SynWorldは新しい環境下での行動知識の学習に効果的で汎用的なアプローチであることを実証した。 コードはhttps://github.com/zjunlp/SynWorldで入手できる。

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