生成式智能体：人类行为交互式模拟

导读：关键词：人工智能，大语言模型，人机交互，生成式智能体　　论文题目：Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Beh

　　关键词：人工智能，大语言模型，人机交互，生成式智能体

　　论文题目：Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior

　　论文来源：arXiv

　　论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.03442

　　可信的人类行为智能体可以增强交互式应用程序的能力，从沉浸式环境到人际交流的排练空间，再到原型工具等。斯坦福和谷歌联合发布的这篇论文，介绍一种模拟可信人类行为的智能体模型。这些智能体会像人类一样醒来，做早餐，然后去工作；艺术家智能体会作画，而作家智能体会写作；他们可以形成意见，注意到对方，并发起对话；他们在计划第二天的工作时会记住并思考过去的日子。

　　为了实现生成式智能体，研究人员描述了一个架构，它扩展了一个大型语言模型，以存储智能体使用自然语言的经验记录，随着时间的推移将这些记忆会合成更高层次的思考，并动态地检索它们以规划行为。作者将生成式智能体实例化，以填充一个受《模拟人生》启发的互动沙盒环境，在那里，终端用户可以使用自然语言与一个由 25 个智能体组成的小镇互动。

　　在一次评估中，这些生成式智能体产生了可信的个人和涌现的社会行为：例如，从只有一个用户指定的概念开始，即一个智能体想举办一个情人节派对，这些智能体在接下来的两天里自主地传播派对的邀请，结识新朋友，互相约会参加派对，并协调在正确的时间一起出现在派对上。研究证明，智能体架构的组成部分，即观察、计划和反思，都对智能体行为的可信度做出了关键性的贡献。总之，这项研究将大型语言模型与计算、交互式智能体融合在一起，这项工作引入了架构和交互模式，以实现对人类行为的可信模拟。

　　图 1：生成式智能体为交互式应用创造了可信的人类行为模拟。在这项工作中，通过用 25 个智能体填充一个沙盒环境来展示生成式智能体，让人想起《模拟人生》。用户可以观察和干预智能体，它们计划自己的日子，分享新闻，形成关系，并协调团体活动。

　　图 2：Smallville 沙盒世界，并标明了区域。根节点描述整个世界，子节点描述区域（如房屋、咖啡馆、商店），叶节点描述物体（如桌子、书架）。智能体记住一个子图，反映它们所看到的世界的各个部分，以及它们看到的状态。

　　图 3：生成式智能体架构。智能体感知他们的环境，所有的感知都被保存在一个称为记忆流的智能体经验的全面记录中。基于它们的感知，该架构检索相关的记忆，然后使用这些检索的行动来决定一个行动。这些检索到的记忆也被用来形成较长期的计划，并创造更高层次的反思，这些都被输入到记忆流中供将来使用。

　　编译｜刘志航

　　" 后 ChatGPT" 读书会启动

　　详情请见：

　　" 后 ChatGPT" 读书会启动：从通用人工智能到意识机器