使用大型语言模型构建主动协作型智能体-优快云博客

本文介绍了一种名为ProAgent的新框架，它利用大型语言模型（LLMs）来构建能够在多智能体系统中有效合作的任务执行者。面对传统的学习方法难以应对与未知队友进行零样本协调的问题，ProAgent通过分析当前情境、推断队友意图并根据实际互动调整策略，展现了出色的适应性和协调能力。该框架不仅提高了任务表现，而且由于基于自然语言处理，使得其推理和计划过程具有良好的可解释性和人类友好性。实验结果显示，在Overcooked-AI环境中，ProAgent相较于其他前沿方法具有显著优势，这为合作型多智能体系统及基于LLMs的人工智能发展提供了新的可能性。

1 ProAgent框架

1.知识库与状态映射：

ProAgent首先建立一个特定于当前任务的知识库，这一步骤涉及到收集关于任务的先验信息。
原始的张量状态信息会被转换成语言描述的状态，这样LLM就能有效地理解和处理这些信息。

2.高级技能规划：

在接收到对齐后的语言状态后，基于LLM的规划器会对当前场景进行分析，并尝试推断队友的意图。
规划器根据这些信息来计划当前智能体需要执行的技能或动作。

3.信念校正机制：

ProAgent会进一步校正对于队友意图的信念，这个过程是动态且持续的，确保智能体的行为与队友的实际行为保持一致。

4.验证器的作用：

在规划的技能被执行前，验证器会确认当前状态下是否能够执行该技能。
如果技能执行失败，验证器会评估技能的前提条件，并给出详细的解释，必要时则重新进入规划循环。

5.控制器：

如果验证器确认技能是可行的，则由控制器将技能分解成一系列具体的低级动作，并在环境中执行这些动作。

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