論文の概要: Reliable Collaborative Conversational Agent System Based on LLMs and Answer Set Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06438v1
• Date: Fri, 09 May 2025 21:14:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.842952
• Title: Reliable Collaborative Conversational Agent System Based on LLMs and Answer Set Programming
• Title（参考訳）: LLMと解集合プログラミングに基づく信頼性の高い協調対話エージェントシステム
• Authors: Yankai Zeng, Gopal Gupta,
• Abstract要約: 本稿では,管理者・アシスタント・デュアルエージェント・パラダイムを提案する。 2つのASP駆動のボットは同じ知識ベースを共有し、タスクを独立して完了する。 ファストフードレストランのドライブスルーウィンドウを管理するデュアルエージェントシステムであるAutoManagerを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5258983562331396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As the Large-Language-Model-driven (LLM-driven) Artificial Intelligence (AI) bots became popular, people realized their strong potential in Task-Oriented Dialogue (TOD). However, bots relying wholly on LLMs are unreliable in their knowledge, and whether they can finally produce a correct result for the task is not guaranteed. The collaboration among these agents also remains a challenge, since the necessary information to convey is unclear, and the information transfer is by prompts -- unreliable, and malicious knowledge is easy to inject. With the help of logic programming tools such as Answer Set Programming (ASP), conversational agents can be built safely and reliably, and communication among the agents made more efficient and secure. We proposed an Administrator-Assistant Dual-Agent paradigm, where the two ASP-driven bots share the same knowledge base and complete their tasks independently, while the information can be passed by a Collaborative Rule Set (CRS). The knowledge and information conveyed are encapsulated and invisible to the users, ensuring the security of information transmission. We have constructed AutoManager, a dual-agent system for managing the drive-through window of a fast-food restaurant such as Taco Bell in the US. In AutoManager, the assistant bot takes the customer's order while the administrator bot manages the menu and food supply. We evaluated our AutoManager and compared it with the real-world Taco Bell Drive-Thru AI Order Taker, and the results show that our method is more reliable.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル駆動型(LLM駆動)人工知能(AI)ボットが普及するにつれて、タスク指向対話(TOD)の強いポテンシャルが認識されるようになった。 しかし、LLMに完全に依存しているボットは、その知識が信頼できないため、最終的にタスクに対して正しい結果が得られるかどうかが保証されない。 これらのエージェント間のコラボレーションは、伝達に必要な情報が不明確であり、情報伝達は、信頼できない、悪意のある知識を注入するのが容易なプロンプトによって行われるため、依然として課題である。 Answer Set Programming (ASP)のような論理プログラミングツールの助けを借りて、会話エージェントを安全かつ確実に構築することができ、エージェント間の通信をより効率的かつセキュアにすることができる。 そこで我々は,2つのASP駆動型ボットが同一の知識ベースを共有し,個別にタスクを完了し,情報をCRS(Collaborative Rule Set)によって伝達する,管理者支援型Dual-Agentパラダイムを提案する。 伝達される知識と情報は、ユーザによってカプセル化され、見えないため、情報伝達の安全性が保証される。 われわれは,米国のタコスベルなどのファストフードレストランのドライブスルーウィンドウを管理するデュアルエージェントシステムであるAutoManagerを構築した。 AutoManagerでは、アシスタントボットが顧客の注文を受け、管理者ボットがメニューと食品の供給を管理します。 我々はAutoManagerを評価し,現実のTaco Bell Drive-Thru AI Order Takerと比較した。

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