Towards A Natural Language Interface for Flexible Multi-Agent Task Assignment

要約

タスクの割り当てとスケジュールのアルゴリズムは、ロボットまたは AI エージェントの大規模なチームを自律的に調整するための強力なツールです。
ただし、これらのシステムが行う決定は、ドメインの専門家によって設計されたコンポーネントに依存することが多く、技術的知識のないエンドユーザーが理解したり、独自の目的に合わせて変更したりするのは困難な場合があります。
この論文では、タスク割り当てシステム用の柔軟な自然言語インターフェイスの予備設計を提案します。
私たちのアプローチの目標は、ユーザーがタスク割り当てシステムの意思決定プロセスをより詳細に制御できるようにすることと、これらの意思決定をより透明にすることです。
ユーザーは、自然言語コマンドを介してタスク割り当てシステムを指示できます。このコマンドは、大規模言語モデル (LLM) を使用して混合整数線形計画法 (MILP) に制約として適用されます。
さらに、私たちが提案するシステムは、コマンドに関する潜在的な問題についてユーザーに警告し、実行可能な解決策を見つけるために修正対話に参加させることができます。
最後に、シミュレートされた環境 Overcooked で計画されているユーザー評価について説明し、柔軟で透明性のあるタスク割り当てシステムの開発に向けた次のステップについて説明します。

要約(オリジナル)

Task assignment and scheduling algorithms are powerful tools for autonomously coordinating large teams of robotic or AI agents. However, the decisions these system make often rely on components designed by domain experts, which can be difficult for non-technical end-users to understand or modify to their own ends. In this paper we propose a preliminary design for a flexible natural language interface for a task assignment system. The goal of our approach is both to grant users more control over a task assignment system’s decision process, as well as render these decisions more transparent. Users can direct the task assignment system via natural language commands, which are applied as constraints to a mixed-integer linear program (MILP) using a large language model (LLM). Additionally, our proposed system can alert users to potential issues with their commands, and engage them in a corrective dialogue in order to find a viable solution. We conclude with a description of our planned user-evaluation in the simulated environment Overcooked and describe next steps towards developing a flexible and transparent task allocation system.

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