Conceptual Framework for Autonomous Cognitive Entities

要約

ChatGPT や Claude などのチャットボットの形での Generative AI (GAI) テクノロジーの急速な開発と導入により、エージェント マシンへの関心が大幅に高まっています。
この論文では、マシンとソフトウェア エージェントがより独立して動作できるようにする、コグニティブ アーキテクチャの新しいフレームワークである Autonomous Cognitive Entity (ACE) モデルを紹介します。
OSI モデルからインスピレーションを得た ACE フレームワークは、人工認知アーキテクチャを概念化するための抽象化レイヤーを提供します。
このモデルは、大規模言語モデル (LLM) やマルチモーダル生成モデル (MMM) などの最新の生成 AI テクノロジーの機能を利用して、自律的なエージェント システムを構築するように設計されています。
ACE フレームワークは、願望層、グローバル戦略、エージェント モデル、実行機能、認知制御、およびタスク実行の 6 つの層で構成されます。
各層は、道徳の羅針盤の設定や戦略的思考からタスクの選択と実行に至るまで、明確な役割を果たします。
ACE フレームワークには、障害の処理とアクションの適応のためのメカニズムも組み込まれているため、自律エージェントの堅牢性と柔軟性が強化されます。
このペーパーでは、概念的なフレームワークを紹介し、業界でテストおよび観察された実装戦略を提案します。
この文書の目的は、このフレームワークを形式化して、よりアクセスしやすくすることです。

要約(オリジナル)

The rapid development and adoption of Generative AI (GAI) technology in the form of chatbots such as ChatGPT and Claude has greatly increased interest in agentic machines. This paper introduces the Autonomous Cognitive Entity (ACE) model, a novel framework for a cognitive architecture, enabling machines and software agents to operate more independently. Drawing inspiration from the OSI model, the ACE framework presents layers of abstraction to conceptualize artificial cognitive architectures. The model is designed to harness the capabilities of the latest generative AI technologies, including large language models (LLMs) and multimodal generative models (MMMs), to build autonomous, agentic systems. The ACE framework comprises six layers: the Aspirational Layer, Global Strategy, Agent Model, Executive Function, Cognitive Control, and Task Prosecution. Each layer plays a distinct role, ranging from setting the moral compass and strategic thinking to task selection and execution. The ACE framework also incorporates mechanisms for handling failures and adapting actions, thereby enhancing the robustness and flexibility of autonomous agents. This paper introduces the conceptual framework and proposes implementation strategies that have been tested and observed in industry. The goal of this paper is to formalize this framework so as to be more accessible.

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