【论文分享】【Agent】ProAgent: Building Proactive Cooperative Agents with Large Language Models

 1.论文信息

标题：ProAgent: Building Proactive Cooperative Agents with Large Language Models

收录的会议/期刊：AAAI会议

作者信息：Ceyao Zhang1,2*†, Kaijie Yang3*, Siyi Hu4*, Zihao Wang2,5, Guanghe Li2, Yihang Sun2,
Cheng Zhang2, Zhaowei Zhang2,5, Anji Liu2, Song-Chun Zhu5, Xiaojun Chang4, Junge Zhang3,
Feng Yin1, Yitao Liang2, Yaodong Yang2‡

arxiv：🔗https://arxiv.org/abs/2308.11339

github网站：🔗ProAgent: Building Proactive Cooperative Agents with Large Language Models

github代码：🔗https://github.com/PKU-Alignment/ProAgent

2.泛读

a. 名词解释

• 自适应行为智能体

        能够在动态环境中感知、学习并调整自身行为以适应环境变化的智能系统。以下是其核心特征和相关概念：

1. 感知与行动能力：自适应行为智能体能够通过传感器感知环境中的信息，并通过执行器对环境产生影响。

2. 学习与适应能力：这是其最显著的特性之一。智能体可以通过强化学习、深度学习等技术，根据环境反馈调整行为策略，从而更好地应对动态变化。

3. 自主性与独立性：自适应行为智能体能够在无需持续人工干预的情况下独立运行，自主地做出决策并执行任务。

4. 情境性和生成性：智能体的行为不仅依赖于当前感知，还与环境的具体上下文相关。它们能够通过与环境的互动生成新的知识和解决策略。

5. 应用领域：自适应行为智能体广泛应用于自动驾驶、机器人控制、智能家居、金融分析等领域，这些场景要求智能体能够实时感知环境变化并做出适应性决策。

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• 多智能体系统

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）是由多个自主或半自主的智能体组成的系统，这些智能体通过协作、竞争或协商来共同完成复杂任务。以下是关于多智能体系统的定义、特点和应用的详细说明：

定义

多智能体系统是由多个智能体组成的集合，这些智能体可以是软件程序、机器人、传感器或其他实体，它们各自具备一定的智能和自主性，并通过交互协作来实现单个智能体难以完成的复杂目标。

核心特点

1. 分布式处理：多智能体系统将复杂任务分解为多个子任务，每个智能体负责一部分，从而提高系统的模块性、可扩展性和灵活性。

2. 协同工作：智能体之间可以相互通信、协商和协作，共同完成任务，提升系统的整体性能。

3. 自适应性：智能体能够根据环境变化自主调整行为和策略，使系统在复杂场景中保持稳定和灵活。

4. 鲁棒性：即使部分智能体出现故障，系统仍能通过其他智能体的协作继续运行。

系统架构

多智能体系统的架构设计通常包括集中式、分布式和层次化架构：

• 集中式架构：存在一个中心节点负责管理和协调各个智能体的行为。

• 分布式架构：每个智能体都具备独立的决策能力，并通过网络通信进行协作。

• 层次化架构：将系统划分为多个层次，每个层次负责不同的任务和功能，有助于提高系统的可维护性和可扩展性。

应用领域

多智能体系统广泛应用于多个领域，包括但不限于：

1. 交通管理：用于交通信号控制、车辆调度和路径规划，提高道路通行效率。

2. 供应链管理：优化库存管理、运输调度和需求预测，提升供应链效率。

3. 游戏开发：创建智能游戏角色和场景，提升游戏的复杂性和趣味性。

4. 机器人技术：实现多机器人协作、路径规划和任务分配。

5. 智能电网：提升电网的稳定性和安全性。

6. 软件开发：通过智能体分工协作，高效推进大型软件项目。

优势

相比单智能体系统，多智能体系统具有以下优势：

• 更高的灵活性和可扩展性。

• 更强的鲁棒性和适应性。

• 能够处理更复杂的任务。

多智能体系统在人工智能领域正逐渐成为研究与应用的热点，其通过智能体之间的协作与协调，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。

• 消融实验

消融实验是一种科学研究方法，用于确定一个条件或参数对结果的影响程度。当研究者提出了一个新的方案或方法时，消融实验通过逐一控制一个条件或参数，来观察结果的变化。这种方法在机器学习和深度学习领域广泛应用，用于评估模型各个组件或特征的重要性及其对模型整体性能的影响。

在自动驾驶领域：通过逐步去除某些传感器数据或模型的特定部分，来分析它们对车辆控制和决策的影响，从而提高自动驾驶系统的安全性和稳定性。

• 算力

算力是指 GPU 的计算能力，即每秒可以执行的浮点运算次数。算力越大，训练速度越快，但并不直接决定模型的大小。算力主要影响训练的效率和速度。

• 显存

显存是指 GPU 的内存容量，用于存储模型参数、梯度、中间计算结果等。显存的大小直接影响模型的大小和批量大小。显存越大，可以训练的模型越大，批量大小也可以更大。

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b.背景与动机

• 新契机