利用大语言模型的力量实现多智能体系统中的规范推理
人工智能
2024-10-15 v2
摘要
无论是人类还是计算软件智能体，都不是孤立存在的，它们常常需要与其他智能体协作或协调以实现自身目标。在人类社会中，规范等社会机制确保了高效运作，这些技术已被多智能体系统（MAS）的研究人员采纳，用以创建具有社会意识的智能体。然而，传统技术存在局限性，例如在受限环境中运行，且常使用脆弱的符号推理。大语言模型（LLMs）的出现提供了一个有前景的解决方案，它为规范提供了丰富且富有表现力的词汇，并使具备规范能力的智能体能够执行一系列任务，如规范发现、规范推理和决策制定。本文借鉴近期的自然语言处理（NLP）和 LLM 研究，探讨了基于 LLM 的智能体获得规范能力的潜力。我们提出了创建规范性 LLM 智能体的愿景。特别地，我们讨论了如何扩展最近提出的“LLM 智能体”方法来实现此类规范性 LLM 智能体。我们还强调了这一新兴领域面临的挑战。因此，本文旨在促进 MAS、NLP 和 LLM 研究人员之间的合作，以推动规范性智能体领域的发展。
引用
@article{arxiv.2403.16524,
title = {Harnessing the power of LLMs for normative reasoning in MASs},
author = {Bastin Tony Roy Savarimuthu and Surangika Ranathunga and Stephen Cranefield},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.16524},
year = {2024}
}
备注
15 pages, 1 figure, presented at the COINE 2024 workshop at AAMAS 2024 (https://coin-workshop.github.io/coine-2024-auckland/accepted_papers.html). This paper will appear in the post-proceedings of the COINE-2024 workshop