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2024-03-22 07:50

具备实体形态的大型语言模型智能体已能在结构化的团队环境中学会协同合作。 LLMs如今已成为倚仗广泛世界知识和出色的语言处理能力，进行推理、规划和决策的核心工具，并在多智能体系统中展现出极大的自然语言交互潜能以推动合作。但值得注意的是，LLM 代理往往过度响应并执行所有指示，可能会在多智能体协作中引发信息冗余与混淆。本研究借鉴人类社会组织模式，引入一种在LLM代理中实施基于提示的组织结构的框架，旨在解决此类问题。经过一系列与具身化LLM代理以及人-代理协同工作的实验，我们发现指定领导对团队效能有着显著影响，同时揭示了LLM代理表现出的领导特质及其自发合作行为。更进一步，我们借助LLMs的能力，通过“批判性反思”过程设计出优化的组织提示，从而创新出能够减少沟通成本、提升团队效率的新型组织结构。 原文链接:[\[2403.12482\] Embodied LLM Agents Learn to Cooperat...](https://arxiv.org/abs/2403.12482 "[2403.12482] Embodied LLM Agents Learn to Cooperat...") #arXiv论文# #Agent# #多智能体系统#

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具备实体形态的大型语言模型智能体已能在结构化的团队环境中学会协同合作。 LLMs如今已成为倚仗广泛世界知识和出色的语言处理能力，进行推理、规划和决策的核心工具，并在多智能体系统中展现出极大的自然语言交互潜能以推动合作。但值得注意的是，LLM 代理往往过度响应并执行所有指示，可能会在多智能体协作中引发信息冗余与混淆。本研究借鉴人类社会组织模式，引入一种在LLM代理中实施基于提示的组织结构的框架，旨在解决此类问题。经过一系列与具身化LLM代理以及人-代理协同工作的实验，我们发现指定领导对团队效能有着显著影响，同时揭示了LLM代理表现出的领导特质及其自发合作行为。更进一步，我们借助LLMs的能力，通过“批判性反思”过程设计出优化的组织提示，从而创新出能够减少沟通成本、提升团队效率的新型组织结构。 原文链接:[\[2403.12482\] Embodied LLM Agents Learn to Cooperat...](https://arxiv.org/abs/2403.12482 "[2403.12482] Embodied LLM Agents Learn to Cooperat...") #arXiv论文# #Agent# #多智能体系统#

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