認知モデルとAIアルゴリズムは言語エージェント設計のためのテンプレートを提供する

要旨

現代の大規模言語モデル（LLM）は単体での能力が急速に向上しているが、依然として単一のLLMの能力を超える困難な問題が数多く存在する。このような課題に対して、複数のLLMを部品としてより大きな全体に組み合わせる最適な方法については、未だ不確かさが残っている。本ポジションペーパーでは、このようなモジュラー型言語エージェントを設計するための潜在的青図が、認知モデルや人工知能（AI）アルゴリズムに関する既存文献に見出せると論じる。この点を明確にするため、個々のLLMに与える役割と機能の合成方法を規定する「エージェントテンプレート」の概念を形式化する。続いて、既存の様々な言語エージェントを調査し、認知モデルやAIアルゴリズムに直接由来するそれらの基礎テンプレートを明らかにする。これらの設計に光を当てることで、認知科学やAIにヒントを得たエージェントテンプレートが、効果的で解釈可能な言語エージェントを開発する強力な手法として注目されるべきことを訴えたい。

English

While contemporary large language models (LLMs) are increasingly capable in isolation, there are still many difficult problems that lie beyond the abilities of a single LLM. For such tasks, there is still uncertainty about how best to take many LLMs as parts and combine them into a greater whole. This position paper argues that potential blueprints for designing such modular language agents can be found in the existing literature on cognitive models and artificial intelligence (AI) algorithms. To make this point clear, we formalize the idea of an agent template that specifies roles for individual LLMs and how their functionalities should be composed. We then survey a variety of existing language agents in the literature and highlight their underlying templates derived directly from cognitive models or AI algorithms. By highlighting these designs, we aim to call attention to agent templates inspired by cognitive science and AI as a powerful tool for developing effective, interpretable language agents.

認知モデルとAIアルゴリズムは言語エージェント設計のためのテンプレートを提供する

Cognitive Models and AI Algorithms Provide Templates for Designing Language Agents

要旨

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