論文の概要: PolicyEvol-Agent: Evolving Policy via Environment Perception and Self-Awareness with Theory of Mind
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15313v1
- Date: Sun, 20 Apr 2025 06:43:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-01 02:15:57.419702
- Title: PolicyEvol-Agent: Evolving Policy via Environment Perception and Self-Awareness with Theory of Mind
- Title（参考訳）: 環境認識と自己認識による政策の進化と心の理論
- Authors: Yajie Yu, Yue Feng,
- Abstract要約: PolicyEvol-Agentは、他者の意図を体系的に獲得するのが特徴の包括的なフレームワークである。
PolicyEvol-Agentは、さまざまな認知操作を、内的および外的視点とともに、心の理論と統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.587070290189507
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-agents has exhibited significant intelligence in real-word simulations with Large language models (LLMs) due to the capabilities of social cognition and knowledge retrieval. However, existing research on agents equipped with effective cognition chains including reasoning, planning, decision-making and reflecting remains limited, especially in the dynamically interactive scenarios. In addition, unlike human, prompt-based responses face challenges in psychological state perception and empirical calibration during uncertain gaming process, which can inevitably lead to cognition bias. In light of above, we introduce PolicyEvol-Agent, a comprehensive LLM-empowered framework characterized by systematically acquiring intentions of others and adaptively optimizing irrational strategies for continual enhancement. Specifically, PolicyEvol-Agent first obtains reflective expertise patterns and then integrates a range of cognitive operations with Theory of Mind alongside internal and external perspectives. Simulation results, outperforming RL-based models and agent-based methods, demonstrate the superiority of PolicyEvol-Agent for final gaming victory. Moreover, the policy evolution mechanism reveals the effectiveness of dynamic guideline adjustments in both automatic and human evaluation.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェントは、社会的認知と知識検索の能力により、Large Language Model (LLM) を用いた実単語シミュレーションにおいて重要な知性を示した。
しかしながら, 推論, 計画, 意思決定, 反射などの効果的な認知連鎖を持つエージェントに関する研究は, 特に動的対話的なシナリオにおいて限られている。
加えて、人間の反応とは異なり、プロンプトベースの反応は、不確実なゲーム過程における心理的状態の認識と経験的校正において困難に直面し、必然的に認知バイアスを引き起こす。
以上を踏まえ,他者の意図を体系的に獲得し,不合理な戦略を適応的に最適化する,総合的なLCMを活用したフレームワークであるPhysicalEvol-Agentを紹介する。
具体的には、PocialEvol-Agentはまず反射的な専門的パターンを取得し、その後、内部的および外部的な視点とともに、心の理論と様々な認知的操作を統合する。
RLモデルやエージェントベースの手法よりも優れたシミュレーション結果は、最終的なゲーム勝利におけるPhysueEvol-Agentの優位性を実証する。
さらに、ポリシーの進化メカニズムは、自動評価と人的評価の両方において、動的ガイドライン調整の有効性を明らかにする。
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