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

要約

エージェントベースのモデリングは何十年も前から存在しており、社会科学や自然科学全体に広く適用されています。
この研究方法の範囲は、大規模言語モデル (LLM) によって提供される新しいアフォーダンスを吸収するため、現在劇的に拡大しようとしています。
生成エージェント ベース モデル (GABM) は、エージェントが相互に対話する従来のエージェント ベース モデル (ABM) だけではありません。
むしろ、GABM は、常識を状況に適用し、「合理的に」行動し、共通の意味論的知識を思い出し、アプリなどのデジタル テクノロジーを制御するための API 呼び出しを生成し、シミュレーション内とシミュレーションを外部から閲覧している研究者の両方と通信するために、LLM を使用して構築されています。
ここでは、GABM の構築と操作を容易にするライブラリである Concordia を紹介します。
Concordia を使用すると、物理的またはデジタル的に基盤のある環境の、言語を介したシミュレーションを簡単に構築できます。
Concordia エージェントは、LLM 呼び出しと連想メモリ検索という 2 つの基本的な操作を仲介する柔軟なコンポーネント システムを使用して動作を生成します。
ゲーム マスター (GM) と呼ばれる特別なエージェントは、卓上ロールプレイング ゲームからインスピレーションを受けており、エージェントが対話する環境をシミュレートする責任を負います。
エージェントは、実行したいことを自然言語で説明することでアクションを実行します。
次に、GM はそのアクションを適切な実装に変換します。
シミュレートされた物理世界では、GM はエージェントのアクションの物理的な妥当性をチェックし、その効果を説明します。
アプリやサービスなどのテクノロジーをシミュレートするデジタル環境では、GM は API 呼び出しを処理して、一般的な AI アシスタント (例: Bard、ChatGPT) やデジタル アプリ (例: カレンダー、電子メール、検索など) などの外部ツールと統合する場合があります。
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Concordia は、科学研究と、ユーザーのシミュレーションや合成データの生成による実際のデジタル サービスのパフォーマンスの評価の両方で、幅広いアプリケーションをサポートするように設計されました。

要約(オリジナル)

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.

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