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

핵심 개념

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

초록

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.

통계

"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."

인용구

"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."

핵심 통찰 요약

LLM-Based Agent Society Investigation

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

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

더 깊은 질문

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.