Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior

Generative Agentsは人間の行動をシミュレートする計算的エージェントで、没入型環境、対人コミュニケーションの練習、プロトタイピングツールなどの様々なインタラクティブアプリケーションに応用可能。

The Simsのような環境に25体のエージェントを配置し、ユーザーがエージェントの日常計画、ニュースの共有、関係性の形成、グループ活動の調整を観察・介入できるシステムを構築した。

Generative Agentsを実現するアーキテクチャは、言語モデルを拡張し、エージェントの経験を自然言語で完全に記録し、長期的に記憶を高次元の省察にまとめ上げ、動的に思い出を取り出して行動計画に利用する。

評価の結果、Generative Agentsは個々のエージェントレベルでも社会全体レベルでも、信憑性の高い行動を生成できることが示された。

観察、計画、省察はエージェントの行動の信憑性に大きく貢献することがアーキテクチャの検証で明らかになった。

言語モデルと計算論的インタラクティブエージェントを融合することで、人間行動の信憑性の高いシミュレーションを可能にするアーキテクチャとインタラクション手法を提案した。

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