BattleAgent: Multi-modal Dynamic Emulation on Historical Battles to Complement Historical Analysis

要約

本稿では、ラージビジョン言語モデルとマルチエージェントシステムを組み合わせたエミュレーションシステム、BattleAgentを紹介します。
この新しいシステムは、複数のエージェント間、およびエージェントとその環境の間の複雑な動的相互作用を一定期間にわたってシミュレートすることを目的としています。
リーダーの意思決定プロセスと兵士などの一般参加者の視点の両方をエミュレートします。
このエミュレーションは、エージェントとランドスケープ間のきめ細かいマルチモーダルな対話を特徴とする、エージェントの現在の機能を示します。
たとえば、偵察や塹壕掘りなどのさまざまな戦闘関連活動など、特定の状況要件を満たすカスタマイズ可能なエージェント構造を開発します。
これらのコンポーネントが連携して、生き生きとした包括的な方法で歴史的出来事を再現しながら、多様な視点から個人の考えや感情への洞察を提供します。
BattleAgent の技術基盤により、歴史的な戦闘の詳細かつ没入型の設定が確立され、個々のエージェントが進化する戦闘シナリオに参加、観察し、動的に対応できるようになります。
この方法論は、特に個々の記述を通じて、歴史的出来事に対する私たちの理解を大幅に深める可能性を秘めています。
このような取り組みは、歴史研究にも役立ちます。従来の歴史物語には文書が不足し、意思決定者の視点が優先されることが多く、それによって一般の個人の経験が見落とされていることが多いためです。
BattelAgent は、重要な社会的出来事において人間の側面を活性化し、それによってより微妙な集団的理解を促進し、人間社会の漸進的な発展を推進する AI の可能性を示しています。

要約(オリジナル)

This paper presents BattleAgent, an emulation system that combines the Large Vision-Language Model and Multi-agent System. This novel system aims to simulate complex dynamic interactions among multiple agents, as well as between agents and their environments, over a period of time. It emulates both the decision-making processes of leaders and the viewpoints of ordinary participants, such as soldiers. The emulation showcases the current capabilities of agents, featuring fine-grained multi-modal interactions between agents and landscapes. It develops customizable agent structures to meet specific situational requirements, for example, a variety of battle-related activities like scouting and trench digging. These components collaborate to recreate historical events in a lively and comprehensive manner while offering insights into the thoughts and feelings of individuals from diverse viewpoints. The technological foundations of BattleAgent establish detailed and immersive settings for historical battles, enabling individual agents to partake in, observe, and dynamically respond to evolving battle scenarios. This methodology holds the potential to substantially deepen our understanding of historical events, particularly through individual accounts. Such initiatives can also aid historical research, as conventional historical narratives often lack documentation and prioritize the perspectives of decision-makers, thereby overlooking the experiences of ordinary individuals. BattelAgent illustrates AI’s potential to revitalize the human aspect in crucial social events, thereby fostering a more nuanced collective understanding and driving the progressive development of human society.

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