Динамические Агенты на Основе LLM: Преодоление Ограничений Предопределённых Действий

Существующие системы агентов LLM обычно выбирают действия из фиксированного и предопределённого набора на каждом шаге. Хотя такой подход эффективен в закрытых, узко специализированных средах, мы утверждаем, что он создаёт две основные проблемы при развертывании агентов LLM в реальных сценариях: (1) выбор из фиксированного набора действий значительно ограничивает возможности планирования и действий агентов LLM, и (2) этот подход требует значительных человеческих усилий для перечисления и реализации всех возможных действий, что становится нецелесообразным в сложных средах с огромным количеством потенциальных действий. В этой работе мы предлагаем фреймворк для агента LLM, который позволяет динамически создавать и комбинировать действия в режиме онлайн. В этом фреймворке агент взаимодействует с окружением, генерируя и выполняя программы, написанные на универсальном языке программирования на каждом шаге. Кроме того, созданные действия накапливаются со временем для повторного использования в будущем. Наши обширные эксперименты на бенчмарке GAIA показывают, что этот фреймворк обеспечивает значительно большую гибкость и превосходит предыдущие методы. Особенно стоит отметить, что он позволяет агенту LLM восстанавливаться в ситуациях, когда в предопределённом наборе нет соответствующих действий или когда существующие действия не работают из-за непредвиденных случаев. На момент написания статьи мы занимаем первое место в публичном рейтинге GAIA. Наш код можно найти по ссылке https://github.com/adobe-research/dynasaur.