作者： Guohao Li, Hasan Abed Al Kader Hammoud, Hani Itani, Dmitrii Khizbullin, Bernard Ghanem
提交日期： 2023年3月31日
摘要：
会话式和聊天式语言模型的快速发展，在解决复杂任务方面取得了显著进展。然而，它们的成功在很大程度上依赖于人类输入来引导对话，这可能具有挑战性且耗时。本文探讨了构建可扩展技术以促进通信智能体之间自主合作并洞察其“认知”过程的潜力。为了解决实现自主合作的挑战，我们提出了一个名为“角色扮演”的新型通信智能体框架。我们的方法涉及使用“初始提示”来引导聊天智能体完成任务，同时保持与人类意图的一致性。我们展示了如何利用角色扮演来生成对话数据，用于研究聊天智能体的行为和能力，为研究会话语言模型提供了宝贵的资源。我们的贡献包括：引入了一个新颖的通信智能体框架；提供了一种研究多智能体系统合作行为和能力的可扩展方法；开源了我们的库以支持通信智能体及其他领域的研究。该项目的GitHub仓库已公开：https://github.com/lightaime/camel。
主题分类：
- 人工智能 (cs.AI)
- 计算与语言 (cs.CL)
- 计算机与社会 (cs.CY)
- 机器学习 (cs.LG)
- 多智能体系统 (cs.MA)