AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring Emergent Behaviors in Agents 2023-11-22 作者 C3P00 受大型语言模型（LLM）增强的自主代理已经取得了显著的改进，使它们能够推广到各种任务。然而，在现实世界的场景中，通常需要个人之间的合作以提高任务完成的效率和有效性。因此，受人类群体动力学的启发，我们提出了一个多智能体框架\\framework，可以作为一个整体大于部分之和的系统，共同和动态地调整其组成。我们的实验证明，\\framework 框架可以有效地部署多智能体群体，其性能优于单个智能体。此外，我们深入探讨了在协作任务完成过程中，群体内各个智能体之间社会行为的产生。鉴于这些行为，我们讨论了一些可能的策略，以便利用积极的行为并减轻消极的行为，从而提高多智能体群体的协作潜力。我们的\\framework 代码很快将在 https://github.com/OpenBMB/AgentVerse 上发布。 Key Points 以下是该段落的重点：1. 人工智能领域的一个重要目标是创建智能自主的代理，以协助人类并在现实世界环境中有效运行。2. 大型语言模型（LLMs）的进步为实现这一目标提供了新的机会。特别是，提出的 GPT-4 模型以其在语言理解、视觉、编码和数学等领域的卓越能力而引人注目。3. 利用 LLM 的能力，自主代理可以在完成任务时做出更有效的决策并采取高效的行动，实现前所未有的自主程度。4. 最近的研究赋予了自主代理更多的人类类似认知机制，包括反思、任务分解和工具利用/创作。5. 这些进步使我们更接近实现人工通用智能（AGI）的概念，使自主代理能够在更广泛的任务范围内进行泛化。6. 在实际场景中，复杂的任务可能需要个人之间的合作才能提高效率和有效性。7. 最近的研究集中在探索自主代理合作的潜力，并将代理组织视为社会或团体。8. AGENTVERSE 框架模拟了人类团体的问题解决过程，并允许根据当前的问题解决进度动态调整组员。9. AGENTVERSE 将团体问题解决过程分为四个关键阶段：专家招聘、协作决策、行动执行。10. AGENTVERSE 通过量化实验和案例研究来证明其可以比单个代理更有效地指导自主代理组共同完成任务。 Related Work 以下是该段落的重点：1. 人工智能领域的一个重要目标是创建智能自主的代理，以协助人类并在现实世界环境中有效运行。2. 最近，大型语言模型（LLMs）的进步为实现这一目标提供了新的机会。特别是，提出的 GPT-4 模型以其在语言理解、视觉、编码和数学等领域的卓越能力而引人注目。3. 利用 LLM 的能力，自主代理可以在完成任务时做出更有效的决策并采取高效的行动，实现前所未有的自主程度。4. 最近的研究赋予了自主代理更多的人类类似认知机制，包括反思、任务分解和工具利用/创作。5. 这些进步使我们更接近实现人工通用智能（AGI）的概念，使自主代理能够在更广泛的任务范围内进行泛化。6. 在实际场景中，复杂的任务可能需要个人之间的合作才能提高效率和有效性。7. 最近的研究集中在探索自主代理合作的潜力，并将代理组织视为社会或团体。8. AGENTVERSE 框架模拟了人类团体的问题解决过程，并允许根据当前的问题解决进度动态调整组员。9. AGENTVERSE 将团体问题解决过程分为四个关键阶段：专家招聘、协作决策、行动执行。10. AGENTVERSE 框架：受人类团队合作过程的启发，AGENTVERSE 为促进多个智能体在解决问题过程中的合作提供了一种有效的框架。它包括四个关键阶段：专家招聘、协作决策、行动执行和评估。 Method 作者是通过以下方法取得结果的：1. 提出人工智能领域的重要目标是创建智能自主的代理，以协助人类并在现实世界环境中有效运行。2. 利用大型语言模型（LLMs）的进步，特别是 GPT-4 模型的卓越能力，实现这一目标。3. 赋予自主代理更多人类类似认知机制，包括反思、任务分解和工具利用/创作。4. 探索自主代理合作的潜力，并将代理组织视为社会或团体。5. 提出 AGENTVERSE 框架，模拟人类团队合作过程，为促进多个智能体在解决问题过程中的合作提供了一种有效的框架。6. 通过量化实验证明，在需要不同能力的任务中，AGENTVERSE 使得多智能体组合的性能超过单个智能体。7. 在软件开发、咨询和 Minecraft 游戏等不同场景中部署 AGENTVERSE，以讨论 AGENTVERSE 的实际优势。8. 提出多智能体合作中的涌现行为，并讨论如何利用积极行为增强团队合作，同时防止负面行为的出现。9. 模拟人类群体问题解决过程，提出了 AGENTVERSE 框架。10. 使用马尔可夫决策过程（MDP）建模整个过程。11. 提出 AGENTVERSE 采用了自动化的方法来招募专家，以提高配置代理的可扩展性。12. 指定一个特定的自主代理作为\\\”招聘人员\\\”，根据当前的目标动态生成一套专家描述。13. 采用水平沟通和垂直沟通两种典型的沟通结构，进行协作决策。14. 使用两个不同的语言模型 GPT-3.5-Turbo-0613 和 GPT-4-0613 为 AGENTVERSE 提供动力。15. 使用多种数据集进行评估任务，包括会话、数学计算、逻辑推理和编程能力。 Result 以下是这篇论文中的实验取得的结果：1. 实验证明，在需要不同能力的任务（如数学推理、代码完成和回答生成）中，AGENTVERSE 使得多智能体组合的性能超过单个智能体。2. 在软件开发、咨询和 Minecraft 游戏等不同场景中部署 AGENTVERSE，以讨论 AGENTVERSE 的实际优势。3. 在多智能体合作过程中，智能体展现出一些新兴行为，如志愿者行为（提高团队效率）、遵从行为（调整自身行为以符合共同目标）和破坏性行为（偶尔导致不良和有害的结果）。进一步讨论如何利用积极行为增强团队合作，同时防止负面行为的出现。4. AGENTVERSE 是一种用于自主代理组的强化学习框架，旨在使这些代理组能够共同完成任务。实验证明，AGENTVERSE 可以比单个代理更有效地指导自主代理组共同完成任务。5. 对于会话任务，使用了两个数据集：一个是对话回应数据集 FED，另一个是 CommonGen-Challenge 数据集。6. 对于数学计算任务，使用了 MGSM 数据集的英语子集。7. 对于逻辑推理任务，使用了 BigBench 数据集中的逻辑网格谜题任务。8. 对于编程任务，使用了 Humaneval 数据集。 Conclusion 这篇论文探讨了自主代理在人工智能领域中的应用和潜力。以下是该论文的主要结论：1. 人工智能的目标之一是创建智能自主的代理，以协助人类更好地应对现实世界环境中的挑战。2. 大型语言模型（LLMs）的进步为实现这一目标提供了新的机会，特别是 GPT-4 模型在语言理解、视觉、编码和数学等领域的卓越能力。3. 利用 LLM 的能力，自主代理可以在完成任务时做出更有效的决策并采取高效的行动，实现前所未有的自主程度。4. 最近的研究赋予了自主代理更多的人类类似认知机制，包括反思、任务分解和工具利用/创作。5. 这些进步使我们更接近实现人工通用智能（AGI）的概念，使自主代理能够在更广泛的任务范围内进行泛化。6. 在实际场景中，复杂的任务可能需要个人之间的合作才能提高效率和有效性。7. 最近的研究集中在探索自主代理合作的潜力，并将代理组织视为社会或团体。8. AGENTVERSE 框架模拟了人类团队合作过程，为促进多个智能体在解决问题过程中的合作提供了一种有效的框架。它包括四个关键阶段：专家招聘、协作决策、行动执行和评估。9. 通过量化实验证明，在需要不同能力的任务（如数学推理、代码完成和回答生成）中，AGENTVERSE 使得多智能体组合的性能超过单个智能体。10. 在软件开发、咨询和 Minecraft 游戏等不同场景中部署 AGENTVERSE，以讨论 AGENTVERSE 的实际优势。11. 多智能体合作中的涌现行为包括志愿者行为（提高团队效率）、遵从行为（调整自身行为以符合共同目标）和破坏性行为（偶尔导致不良和有害的结果）。12. AGENTVERSE 采用了自动化的方法来招募专家，以提高配置代理的可扩展性。13. 对于给定的目标，会指定一个特定的自主代理作为\\\”招聘人员\\\”，类似于人力资源经理。14. \\\”招聘人员\\\”会根据当前的目标动态生成一套专家描述，然后根据这些不同的专家描述组成专家组。15. 考虑到多代理组的构成会根据评估阶段的反馈进行动态调整，这使得框架能够根据当前的状态（收到的奖励）来选择在后续轮次中做出更好决策的最有效的多代理组。16. 在决策阶段，代理们进行协作决策。许多研究已经探索了不同代理间沟通结构的有效性，包括水平沟通和垂直沟通。17. AGENTVERSE 通过量化实验和案例研究来证明其可以比单个代理更有效地指导自主代理组共同完成任务。18. AGENTVERSE 的自主代理由两个不同的语言模型提供动力：GPT-3.5-Turbo-0613 和 GPT-4-0613。19. AGENTVERSE 的评估任务包括需要会话、数学计算、逻辑推理和编程能力的任务。20. 对于会话任务，使用了两个数据集：一个是对话回应数据集 FED，另一个是 CommonGen-Challenge 数据集。21. 对于数学计算任务，使用了 MGSM 数据集的英语子集。22. 对于逻辑推理任务，使用了 BigBench 数据集中的逻辑网格谜题任务。23. 对于编程任务，使用了 Humaneval 数据集。
受大型语言模型（LLM）增强的自主代理已经取得了显著的改进，使它们能够推广到各种任务。然而，在现实世界的场景中，通常需要个人之间的合作以提高任务完成的效率和有效性。因此，受人类群体动力学的启发，我们提出了一个多智能体框架\\framework，可以作为一个整体大于部分之和的系统，共同和动态地调整其组成。我们的实验证明，\\framework 框架可以有效地部署多智能体群体，其性能优于单个智能体。此外，我们深入探讨了在协作任务完成过程中，群体内各个智能体之间社会行为的产生。鉴于这些行为，我们讨论了一些可能的策略，以便利用积极的行为并减轻消极的行为，从而提高多智能体群体的协作潜力。我们的\\framework 代码很快将在 https://github.com/OpenBMB/AgentVerse 上发布。
Key Points
1. 人工智能领域的一个重要目标是创建智能自主的代理，以协助人类并在现实世界环境中有效运行。
2. 大型语言模型（LLMs）的进步为实现这一目标提供了新的机会。特别是，提出的 GPT-4 模型以其在语言理解、视觉、编码和数学等领域的卓越能力而引人注目。
3. 利用 LLM 的能力，自主代理可以在完成任务时做出更有效的决策并采取高效的行动，实现前所未有的自主程度。
4. 最近的研究赋予了自主代理更多的人类类似认知机制，包括反思、任务分解和工具利用/创作。
5. 这些进步使我们更接近实现人工通用智能（AGI）的概念，使自主代理能够在更广泛的任务范围内进行泛化。
6. 在实际场景中，复杂的任务可能需要个人之间的合作才能提高效率和有效性。
7. 最近的研究集中在探索自主代理合作的潜力，并将代理组织视为社会或团体。
8. AGENTVERSE 框架模拟了人类团体的问题解决过程，并允许根据当前的问题解决进度动态调整组员。
9. AGENTVERSE 将团体问题解决过程分为四个关键阶段：专家招聘、协作决策、行动执行。
10. AGENTVERSE 通过量化实验和案例研究来证明其可以比单个代理更有效地指导自主代理组共同完成任务。
Related Work
1. 人工智能领域的一个重要目标是创建智能自主的代理，以协助人类并在现实世界环境中有效运行。
2. 最近，大型语言模型（LLMs）的进步为实现这一目标提供了新的机会。特别是，提出的 GPT-4 模型以其在语言理解、视觉、编码和数学等领域的卓越能力而引人注目。
3. 利用 LLM 的能力，自主代理可以在完成任务时做出更有效的决策并采取高效的行动，实现前所未有的自主程度。
4. 最近的研究赋予了自主代理更多的人类类似认知机制，包括反思、任务分解和工具利用/创作。
5. 这些进步使我们更接近实现人工通用智能（AGI）的概念，使自主代理能够在更广泛的任务范围内进行泛化。
6. 在实际场景中，复杂的任务可能需要个人之间的合作才能提高效率和有效性。
7. 最近的研究集中在探索自主代理合作的潜力，并将代理组织视为社会或团体。
8. AGENTVERSE 框架模拟了人类团体的问题解决过程，并允许根据当前的问题解决进度动态调整组员。
9. AGENTVERSE 将团体问题解决过程分为四个关键阶段：专家招聘、协作决策、行动执行。
10. AGENTVERSE 框架：受人类团队合作过程的启发，AGENTVERSE 为促进多个智能体在解决问题过程中的合作提供了一种有效的框架。它包括四个关键阶段：专家招聘、协作决策、行动执行和评估。
Method
1. 提出人工智能领域的重要目标是创建智能自主的代理，以协助人类并在现实世界环境中有效运行。
2. 利用大型语言模型（LLMs）的进步，特别是 GPT-4 模型的卓越能力，实现这一目标。
3. 赋予自主代理更多人类类似认知机制，包括反思、任务分解和工具利用/创作。
4. 探索自主代理合作的潜力，并将代理组织视为社会或团体。
5. 提出 AGENTVERSE 框架，模拟人类团队合作过程，为促进多个智能体在解决问题过程中的合作提供了一种有效的框架。
6. 通过量化实验证明，在需要不同能力的任务中，AGENTVERSE 使得多智能体组合的性能超过单个智能体。
7. 在软件开发、咨询和 Minecraft 游戏等不同场景中部署 AGENTVERSE，以讨论 AGENTVERSE 的实际优势。
8. 提出多智能体合作中的涌现行为，并讨论如何利用积极行为增强团队合作，同时防止负面行为的出现。
9. 模拟人类群体问题解决过程，提出了 AGENTVERSE 框架。
10. 使用马尔可夫决策过程（MDP）建模整个过程。
11. 提出 AGENTVERSE 采用了自动化的方法来招募专家，以提高配置代理的可扩展性。
12. 指定一个特定的自主代理作为\\\”招聘人员\\\”，根据当前的目标动态生成一套专家描述。
13. 采用水平沟通和垂直沟通两种典型的沟通结构，进行协作决策。
14. 使用两个不同的语言模型 GPT-3.5-Turbo-0613 和 GPT-4-0613 为 AGENTVERSE 提供动力。
15. 使用多种数据集进行评估任务，包括会话、数学计算、逻辑推理和编程能力。
Result
1. 实验证明，在需要不同能力的任务（如数学推理、代码完成和回答生成）中，AGENTVERSE 使得多智能体组合的性能超过单个智能体。
2. 在软件开发、咨询和 Minecraft 游戏等不同场景中部署 AGENTVERSE，以讨论 AGENTVERSE 的实际优势。
3. 在多智能体合作过程中，智能体展现出一些新兴行为，如志愿者行为（提高团队效率）、遵从行为（调整自身行为以符合共同目标）和破坏性行为（偶尔导致不良和有害的结果）。进一步讨论如何利用积极行为增强团队合作，同时防止负面行为的出现。
4. AGENTVERSE 是一种用于自主代理组的强化学习框架，旨在使这些代理组能够共同完成任务。实验证明，AGENTVERSE 可以比单个代理更有效地指导自主代理组共同完成任务。
5. 对于会话任务，使用了两个数据集：一个是对话回应数据集 FED，另一个是 CommonGen-Challenge 数据集。
6. 对于数学计算任务，使用了 MGSM 数据集的英语子集。
7. 对于逻辑推理任务，使用了 BigBench 数据集中的逻辑网格谜题任务。
8. 对于编程任务，使用了 Humaneval 数据集。
Conclusion
这篇论文探讨了自主代理在人工智能领域中的应用和潜力。以下是该论文的主要结论：
1. 人工智能的目标之一是创建智能自主的代理，以协助人类更好地应对现实世界环境中的挑战。
2. 大型语言模型（LLMs）的进步为实现这一目标提供了新的机会，特别是 GPT-4 模型在语言理解、视觉、编码和数学等领域的卓越能力。
3. 利用 LLM 的能力，自主代理可以在完成任务时做出更有效的决策并采取高效的行动，实现前所未有的自主程度。
4. 最近的研究赋予了自主代理更多的人类类似认知机制，包括反思、任务分解和工具利用/创作。
5. 这些进步使我们更接近实现人工通用智能（AGI）的概念，使自主代理能够在更广泛的任务范围内进行泛化。
6. 在实际场景中，复杂的任务可能需要个人之间的合作才能提高效率和有效性。
7. 最近的研究集中在探索自主代理合作的潜力，并将代理组织视为社会或团体。
8. AGENTVERSE 框架模拟了人类团队合作过程，为促进多个智能体在解决问题过程中的合作提供了一种有效的框架。它包括四个关键阶段：专家招聘、协作决策、行动执行和评估。
9. 通过量化实验证明，在需要不同能力的任务（如数学推理、代码完成和回答生成）中，AGENTVERSE 使得多智能体组合的性能超过单个智能体。
10. 在软件开发、咨询和 Minecraft 游戏等不同场景中部署 AGENTVERSE，以讨论 AGENTVERSE 的实际优势。
11. 多智能体合作中的涌现行为包括志愿者行为（提高团队效率）、遵从行为（调整自身行为以符合共同目标）和破坏性行为（偶尔导致不良和有害的结果）。
12. AGENTVERSE 采用了自动化的方法来招募专家，以提高配置代理的可扩展性。
13. 对于给定的目标，会指定一个特定的自主代理作为\\\”招聘人员\\\”，类似于人力资源经理。
14. \\\”招聘人员\\\”会根据当前的目标动态生成一套专家描述，然后根据这些不同的专家描述组成专家组。
15. 考虑到多代理组的构成会根据评估阶段的反馈进行动态调整，这使得框架能够根据当前的状态（收到的奖励）来选择在后续轮次中做出更好决策的最有效的多代理组。
16. 在决策阶段，代理们进行协作决策。许多研究已经探索了不同代理间沟通结构的有效性，包括水平沟通和垂直沟通。
17. AGENTVERSE 通过量化实验和案例研究来证明其可以比单个代理更有效地指导自主代理组共同完成任务。
18. AGENTVERSE 的自主代理由两个不同的语言模型提供动力：GPT-3.5-Turbo-0613 和 GPT-4-0613。
19. AGENTVERSE 的评估任务包括需要会话、数学计算、逻辑推理和编程能力的任务。
20. 对于会话任务，使用了两个数据集：一个是对话回应数据集 FED，另一个是 CommonGen-Challenge 数据集。
21. 对于数学计算任务，使用了 MGSM 数据集的英语子集。
22. 对于逻辑推理任务，使用了 BigBench 数据集中的逻辑网格谜题任务。
23. 对于编程任务，使用了 Humaneval 数据集。