Dec, 2023

LLM 强化的分层语言代理用于实时的人工智能与人类协调

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TL;DRAI agents using Large Language Models (LLMs) have revolutionized human-AI coordination in various tasks, but their high inference latency makes them unsuitable for real-time applications; this paper proposes a Hierarchical Language Agent (HLA) that combines a proficient LLM, a lightweight LLM, and a reactive policy to provide strong reasoning abilities in real-time execution, showcasing superior cooperation abilities, faster responses, and more consistent language communications compared to other agents.
发现论文，激发创造
  • MindAgent：新兴游戏互动

    我们提出了一种新型基础设施，名为 MindAgent，用于评估游戏交互中的规划和协调能力，并引入了新的游戏场景和相关基准，以评估多智能体协作效率。我们使用新的自动度量 CoS 进行全面评估。我们希望我们对大型语言语料库学习的 LLMs 以及用于通用调度和协调的新基础设施的发现能够揭示如何获取这些技能的一些见解。

    Sep, 2023

  • 评估大型语言模型中的多智能体协调能力

    该研究介绍了使用大型语言模型在多智能体协调方面的有效性评估，构建了 LLM-Co 框架来使 LLMs 能够进行协调游戏，并展示了 LLMs 在不同方面的评估结果，从而强调了 LLMs 在复杂协调环境中的潜力。

    Oct, 2023

  • 基于大型语言模型的人工智能与人类合作解决复杂任务

    基于大型语言模型的人机协作研究旨在解决 LLM 智能代理在适应动态环境和完全理解人类需求方面的不足，在此工作中，我们介绍了复杂任务解决中基于 LLM 的人机协作问题，并提出了一种基于强化学习的人机协作方法 ReHAC，该方法通过策略模型确定人类干预的最佳时机，为此我们构建了一个供离线强化学习环境训练该策略模型的人机协作数据集，验证测试结果证实了模型的有效性，研究结果表明，人类和 LLM 智能代理的协同努力通过精心计划的有限人类干预显著提高了复杂任务的性能。数据集和代码可在此链接获取：this https URL

    Feb, 2024

  • 基于预备性基于语言约定的高效人工智能协作

    使用大型语言模型开发协同规约，能够有效引导人类和人工智能之间的协调；通过将问题分解、多个新会话和人类反馈等策略应用于规约制定问题，可以获得更高效的协调规约；在与真实人类协同时，该方法与人类偏好更加一致，性能平均提高了 15%。

    Nov, 2023

  • 具身 LLM 代理学会在组织团队中合作

    该论文通过在大型语言模型的代理上引入基于提示的组织结构，以提高团队效率并降低沟通成本。

    Mar, 2024

  • 通过人机协作增强基于 LLM 的机器人操控

    通过人机协作的方式，本文提出了一种增强基于大型语言模型的自主操作的方法，并应用于机器人的高级语言指令解析、运动规划和理解环境。在与人类的互动过程中，通过结合远程操作和动态运动原理实现机器人从人类引导中学习。通过实验表明，在复杂轨迹规划和环境推理方面，基于大型语言模型的机器人通过融入人类示范可以高效地完成任务。

    Jun, 2024

  • 基于大型语言模型的游戏智能代理调查

    利用 LLMs 在复杂的电脑游戏环境中赋予游戏智能体人类般的决策能力，以推进人工智能 (AGI) 的发展，并提供了 LLM 基础的游戏智能体的综述，包括感知、记忆、思考、角色扮演、行动和学习的六个关键组成部分，调研了六种游戏类型的现有代表性 LLM 基础游戏智能体，并展望了未来的研究和发展方向。

    Apr, 2024

  • 基于协作生成代理的 LLM 任务导向协调中人类行为互动模拟

    应用大型语言模型（LLMs）在各种任务和社会模拟中取得了显著进展，但它们在任务导向的社会背景中的协调能力尚未得到充分探索。为了弥合这一差距，我们引入了协作生成代理，为基于 LLMs 的代理赋予一致的行为模式和解决任务的能力。我们将这些代理置于一个模拟的招聘会环境中进行案例研究，以审查它们的协调能力。我们提出了一个新颖的框架，赋予协作生成代理人类般的推理能力和专业技能。我们的评估结果表明，这些代理显示出有希望的性能。然而，我们也发现了限制，阻碍了它们在更复杂的协调任务中的效果。我们的工作对于 LLMs 在任务导向的社会模拟中的作用和发展提供了有价值的见解。

    Oct, 2023

  • 合作行动：探索阿瓦隆游戏中的语言代理用于即时团队合作

    我们的研究关注于自然语言驱动的环境中的多代理协作问题，通过对 LLM 代理的研究，我们发现了 LLM 代理在团队协作中的潜力，并指出了与交流中的幻觉相关的问题。为了解决这个问题，我们开发了 CodeAct，一种具备增强记忆和代码驱动推理功能的通用代理，使其能够再利用部分信息以快速适应新团队成员。

    Dec, 2023

  • 语言代理的认知架构

    利用符号人工智能的代理设计历史，我们提出了一种新的认知语言代理的蓝图，即 Cognitive Architectures for Language Agents (CoALA) 框架，这个框架将大型语言模型与外部资源或内部控制流结合起来，以实现基于语言模型的推理、概念化、学习和决策。通过 CoALA 框架，我们强调了目前语言代理的不足，并提出了未来发展更强大的语言代理的具体方向。

    Sep, 2023