VillagerAgent：基于图的多智能体框架用于协调Minecraft中的复杂任务依赖
人工智能
2024-06-11 v1 多智能体系统
摘要
本文旨在评估多智能体系统在复杂依赖场景中的表现，包括空间、因果和时间约束。首先，在Minecraft环境中构建了一个新基准测试，称为VillagerBench。VillagerBench包含多样化的任务，用于测试多智能体协作的各个方面，从工作负载分配到动态适应和同步任务执行。其次，我们引入了一个基于有向无环图的多智能体框架VillagerAgent，用于解决复杂的智能体间依赖问题并提高协作效率。该解决方案包含一个任务分解器，用于创建结构化的任务管理有向无环图（DAG）、一个智能体控制器用于任务分配，以及一个状态管理器用于跟踪环境和智能体数据。我们的实证评估在VillagerBench上表明，VillagerAgent优于现有的AgentVerse模型，减少了幻觉现象，提高了任务分解效率。结果凸显了VillagerAgent在多智能体协作中的潜力，提供了一个在动态环境中具有可扩展性和可泛化性的解决方案。源代码已在GitHub上开源（https://github.com/cnsdqd-dyb/VillagerAgent）。
引用
@article{arxiv.2406.05720,
title = {VillagerAgent: A Graph-Based Multi-Agent Framework for Coordinating Complex Task Dependencies in Minecraft},
author = {Yubo Dong and Xukun Zhu and Zhengzhe Pan and Linchao Zhu and Yi Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.05720},
year = {2024}
}