Генеративное агентное моделирование с действиями, основанными на физическом, социальном или цифровом пространстве с использованием Concordia.

Generative agent-based modeling with actions grounded in physical, social, or digital space using Concordia

December 6, 2023

Авторы: Alexander Sasha Vezhnevets, John P. Agapiou, Avia Aharon, Ron Ziv, Jayd Matyas, Edgar A. Duéñez-Guzmán, William A. Cunningham, Simon Osindero, Danny Karmon, Joel Z. Leibo

cs.AI

Аннотация

Агентное моделирование существует уже несколько десятилетий и широко применяется в социальных и естественных науках. Сфера применения этого метода исследования теперь готовится к значительному расширению благодаря новым возможностям, предоставляемым большими языковыми моделями (LLM). Генеративные агентные модели (GABM) — это не просто классические агентные модели (ABM), в которых агенты общаются друг с другом. Вместо этого GABM создаются с использованием LLM для применения здравого смысла в различных ситуациях, "разумного" поведения, воспроизведения общеизвестных семантических знаний, создания API-вызовов для управления цифровыми технологиями, такими как приложения, и коммуникации как внутри симуляции, так и с исследователями, наблюдающими за ней извне. Здесь мы представляем Concordia — библиотеку, предназначенную для упрощения создания и работы с GABM. Concordia позволяет легко создавать языково-опосредованные симуляции физических или цифровых сред. Поведение агентов Concordia формируется с помощью гибкой компонентной системы, которая связывает две фундаментальные операции: вызовы LLM и поиск в ассоциативной памяти. Специальный агент, называемый Мастером игры (GM), вдохновленный настольными ролевыми играми, отвечает за моделирование среды, в которой взаимодействуют агенты. Агенты совершают действия, описывая свои намерения на естественном языке. Затем GM переводит их действия в соответствующие реализации. В симулируемом физическом мире GM проверяет физическую правдоподобность действий агентов и описывает их последствия. В цифровых средах, моделирующих такие технологии, как приложения и сервисы, GM может обрабатывать API-вызовы для интеграции с внешними инструментами, такими как универсальные ИИ-ассистенты (например, Bard, ChatGPT) и цифровые приложения (например, Календарь, Электронная почта, Поиск и т.д.). Concordia была разработана для поддержки широкого спектра приложений как в научных исследованиях, так и для оценки производительности реальных цифровых сервисов путем моделирования пользователей и/или генерации синтетических данных.

English

Agent-based modeling has been around for decades, and applied widely across the social and natural sciences. The scope of this research method is now poised to grow dramatically as it absorbs the new affordances provided by Large Language Models (LLM)s. Generative Agent-Based Models (GABM) are not just classic Agent-Based Models (ABM)s where the agents talk to one another. Rather, GABMs are constructed using an LLM to apply common sense to situations, act "reasonably", recall common semantic knowledge, produce API calls to control digital technologies like apps, and communicate both within the simulation and to researchers viewing it from the outside. Here we present Concordia, a library to facilitate constructing and working with GABMs. Concordia makes it easy to construct language-mediated simulations of physically- or digitally-grounded environments. Concordia agents produce their behavior using a flexible component system which mediates between two fundamental operations: LLM calls and associative memory retrieval. A special agent called the Game Master (GM), which was inspired by tabletop role-playing games, is responsible for simulating the environment where the agents interact. Agents take actions by describing what they want to do in natural language. The GM then translates their actions into appropriate implementations. In a simulated physical world, the GM checks the physical plausibility of agent actions and describes their effects. In digital environments simulating technologies such as apps and services, the GM may handle API calls to integrate with external tools such as general AI assistants (e.g., Bard, ChatGPT), and digital apps (e.g., Calendar, Email, Search, etc.). Concordia was designed to support a wide array of applications both in scientific research and for evaluating performance of real digital services by simulating users and/or generating synthetic data.