使用大型语言模型构建主动协作型智能体

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本文介绍了一种名为 ProAgent 的新框架，它利用大型语言模型（ LLMs ）来构建能够在多智能体系统中有效合作的任务执行者。面对传统的学习方法难以应对与未知队友进行零样本协调的问题， ProAgent 通过分析当前情境、推断队友意图并根据实际互动调整策略，展现了出色的适应性和协调能力。该框架不仅提高了任务表现，而且由于基于自然语言处理，使得其推理和计划过程具有良好的可解释性和人类友好性。实验结果显示，在 Overcooked-AI 环境中， ProAgent 相较于其他前沿方法具有显著优势，这为合作型多智能体系统及基于 LLMs 的人工智能发展提供了新的可能性。 1 ProAgent框架 1.知识库与状态映射： ProAgent首先建立一个特定于当前任务的知识库，这一步骤涉及到收集关于任务的先验信息。 原始的张量状态信息会被转换成语言描述的状态，这样LLM就能有 ………………………………