LLM 驱动社区中通过社会交互自发涌现的智能体个体性
人工智能
2024-11-06 v1 多智能体系统
摘要
我们通过使用大型语言模型（LLM）驱动的智能体从头研究代理性的涌现。在先前的 LLM 智能体研究中，每个智能体的特征，包括个性和记忆，传统上都是预先定义的。我们聚焦于个体性——如行为、个性和记忆——如何从无差异状态中区分出来。当前的 LLM 智能体在群体模拟中进行合作通信，以自然语言交换基于上下文的消息。通过分析这一多智能体模拟，我们报告了关于社会规范、合作和个性特征如何自发涌现的宝贵新见解。本文证明，自主交互的 LLM 驱动智能体会生成幻觉和标签话题以维持通信，进而增加其交互中词汇的多样性。每个智能体的情绪通过通信而转变，随着它们形成社区，智能体的个性随之涌现并演化。这种计算建模方法及其发现将为分析集体人工智能提供一种新方法。
引用
@article{arxiv.2411.03252,
title = {Spontaneous Emergence of Agent Individuality through Social Interactions in LLM-Based Communities},
author = {Ryosuke Takata and Atsushi Masumori and Takashi Ikegami},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.03252},
year = {2024}
}