論文の概要: Collaborating Action by Action: A Multi-agent LLM Framework for Embodied Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17950v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 21:28:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.582246
• Title: Collaborating Action by Action: A Multi-agent LLM Framework for Embodied Reasoning
• Title（参考訳）: アクションによる協調行動: 身体的推論のための多エージェントLLMフレームワーク
• Authors: Isadora White, Kolby Nottingham, Ayush Maniar, Max Robinson, Hansen Lillemark, Mehul Maheshwari, Lianhui Qin, Prithviraj Ammanabrolu,
• Abstract要約: この研究は、LLMが複雑な具体的推論タスクを実行するために適応的に協調する方法について研究する。 MINDcraftは、LLMエージェントがMinecraftのオープンワールドゲームでキャラクターを制御できるようにするプラットフォームである。 実験により、現在最先端のエージェントに効果的に協力する際の主要なボトルネックは、効率的な自然言語通信であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.923902619187274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collaboration is ubiquitous and essential in day-to-day life -- from exchanging ideas, to delegating tasks, to generating plans together. This work studies how LLMs can adaptively collaborate to perform complex embodied reasoning tasks. To this end we introduce MINDcraft, an easily extensible platform built to enable LLM agents to control characters in the open-world game of Minecraft; and MineCollab, a benchmark to test the different dimensions of embodied and collaborative reasoning. An experimental study finds that the primary bottleneck in collaborating effectively for current state-of-the-art agents is efficient natural language communication, with agent performance dropping as much as 15% when they are required to communicate detailed task completion plans. We conclude that existing LLM agents are ill-optimized for multi-agent collaboration, especially in embodied scenarios, and highlight the need to employ methods beyond in-context and imitation learning. Our website can be found here: https://mindcraft-minecollab.github.io/
• Abstract（参考訳）: コラボレーションは、アイデアの交換からタスクの委譲、一緒に計画の作成に至るまで、日々の生活において、ユビキタスで不可欠です。 この研究は、LLMが複雑な具体的推論タスクを実行するために適応的に協調する方法について研究する。 この目的のために、LLMエージェントがMinecraftのオープンワールドゲームでキャラクターを制御できるように構築された容易に拡張可能なプラットフォームであるMINDcraftと、具体的で協調的な推論の異なる次元をテストするベンチマークであるMineCollabを紹介した。 実験により,現在最先端のエージェントを効果的に協調する上での最大のボトルネックは,自然言語通信であり,詳細なタスク完了計画の伝達を必要とする場合,エージェントの性能は最大15%低下することがわかった。 既存のLLMエージェントは、特に具体的シナリオにおいて、マルチエージェントの協調に不適当であり、文脈内や模倣学習以外の手法を採用する必要性を強調している。 私たちのWebサイトは、ここにある。

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