LLM-Based Agent Society Investigation: Collaboration and Confrontation in Avalon Gameplay

Kernekoncepter

LLM-based agents exhibit adaptive social behaviors in Avalon gameplay, showcasing potential in dynamic interactions.

Resumé

• The paper explores LLM-based agents' social behaviors in Avalon gameplay.
• Proposed a novel framework for efficient communication and interaction.
• Evaluated the framework's effectiveness in creating adaptive agents.
• Analyzed social behaviors like teamwork, leadership, persuasion, deception, and confrontation.
• Conducted experiments to validate the framework's performance.
• Identified the importance of key modules in achieving winning strategies.

Statistik

"Our method demonstrated a 90% winning rate in 10 games when playing the good side."
"When playing the evil side, the winning rate was 100% over the same number of games."
"Our proposed Avalon Agents achieve a 100% win rate against the baseline agents when playing as the evil side."

Citater

"Our contributions can be summarized as: exploring social behaviors of LLM-based agents, designing an effective framework for Avalon, and shedding light on the implications of these behaviors."
"Our findings have the potential to contribute to a better understanding of the role of LLM-based agents in social and strategic contexts."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

LLM-Based Agent Society Investigation

by Yihuai Lan,Z... kl. arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.14985.pdf

Dybere Forespørgsler

어떻게 LLM 기반 에이전트의 사회적 상호작용 적응성을 더 향상시킬 수 있을까요?

LLM 기반 에이전트의 사회적 상호작용 적응성을 더 향상시키기 위해서는 다음과 같은 방법들을 고려할 수 있습니다:

실시간 학습: 에이전트가 상호작용하는 과정에서 실시간으로 피드백을 받고 학습할 수 있도록 설계합니다. 이를 통해 에이전트는 즉각적인 상황에 대처하고 적응할 수 있습니다.
다양한 시나리오 훈련: 다양한 사회적 상호작용 시나리오를 통해 에이전트를 훈련시켜 다양한 상황에 대처할 수 있도록 합니다.
윤리적 고려 사항: 에이전트의 행동이 윤리적으로 적절하고 사회적으로 수용 가능한지 확인하고, 필요한 경우 윤리적 가이드라인을 준수하도록 보장합니다.

What are the ethical considerations when using LLM-based agents in dynamic social environments

LLM 기반 에이전트를 동적인 사회 환경에서 사용할 때 윤리적 고려 사항은 매우 중요합니다. 몇 가지 주요 고려 사항은 다음과 같습니다:

투명성: 에이전트의 작동 방식과 의사 결정 프로세스를 명확히 이해할 수 있어야 합니다.
개인정보 보호: 사용자의 개인정보를 적절히 보호하고 안전하게 다루어야 합니다.
편향성: 에이전트의 훈련 데이터나 알고리즘에 내재된 편향성을 최소화하고 공정한 결과를 보장해야 합니다.

How can the insights from this study be applied to other multiplayer strategy games beyond Avalon

이 연구에서 얻은 통찰을 다른 멀티플레이어 전략 게임에 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 몇 가지 아이디어는 다음과 같습니다:

전략적 상호작용: 다른 전략 게임에서도 LLM 기반 에이전트를 활용하여 전략적 상호작용을 모델링하고 게임 플레이를 향상시킬 수 있습니다.
사회적 행동 분석: 다른 게임에서도 에이전트의 사회적 행동을 분석하여 협력, 속임수, 리더십 등의 측면을 탐구할 수 있습니다.
윤리적 측면 적용: 다른 게임에서도 LLM 기반 에이전트를 사용할 때의 윤리적 고려 사항을 고려하여 게임 환경을 보다 윤리적으로 운영할 수 있습니다.