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LLMエージェント、マルチエージェント、ツール利用、自律的なタスク実行に関する論文。
掲載 4本 ・ 最終更新
エージェント 定番 原論文 2022年 約2分で読める
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
要点LLMに推論の過程（Reasoning）と行動（Acting）を交互に生成させる「ReAct」を提案。Wikipedia APIで情報を取りに行くことで思考の連鎖の幻覚や誤りの連鎖を抑え、対話型の意思決定タスクでは模倣学習・強化学習を成功率で34%・10%上回った。
エージェント 定番 原論文 2023年 約2分で読める
Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior
要点LLMに経験の記録・振り返り（リフレクション）・記憶の検索を組み合わせ、人間らしい行動をシミュレートする「生成エージェント」を提案。25人のエージェントが暮らす町で、1人がバレンタインパーティーを開きたいという設定だけから、招待や約束、当日の集合が自律的に起きた。
エージェント 定番 原論文 2023年 約2分で読める
Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools
要点どのAPIを、いつ、どんな引数で呼び、結果をどう使うかを、各APIにつき数例の手本だけから自己教師ありで学ぶ「Toolformer」を提案。電卓・検索・翻訳・カレンダーなどを使えるようになり、より大きなモデルに匹敵するゼロショット性能を示した。
エージェント 約1分で読める
SwarmEvolve: Latent Agent Swarms for Evolutionary Discovery and Optimization
要点1ラウンドに数百の低コストエージェントが群れで働き、潜在空間で推論して情報を共有する進化探索フレームワーク「SwarmEvolve」。21課題で最高の平均スコア、最良スコアへの到達は中央値3〜8分とされる。