Pesquisadores do Google e da Universidade de Stanford colaboraram para desenvolver agentes generativos capazes de simular comportamentos humanos em tarefas complexas.
Em vez de construir outro modelo de linguagem grande que funcione isoladamente, a equipe do Google-Stanford focou em agentes que interagem ativamente com seu ambiente.
Esses agentes podem tirar inferências sobre si mesmos, outros agentes e seu entorno. Seus planos diários refletem suas características e experiências, e eles podem reagir e replanejar de acordo.
Para estimular a emergência de comportamentos humanos, os pesquisadores criaram um ambiente de simulação semelhante ao The Sims.
O ambiente, chamado de Smallville, é uma pequena cidade onde os personagens podem interagir uns com os outros e realizar várias atividades. Existem 25 agentes representados por identidades de avatar diferentes em Smallville.
Os agentes se movem em Smallville como em um jogo de vídeo simples, entrando e saindo de edifícios, navegando em seu mapa e se aproximando de outros agentes.
O aspecto mais fascinante da pesquisa com agentes generativos foi a emergência de comportamentos sociais. Após algumas interações, os agentes começaram a formar relacionamentos de longo prazo e lembrar de suas interações.
Eles também foram capazes de espalhar rumores ou coordenar atividades. A arquitetura dos agentes generativos envolve três componentes principais: memória, reflexão e planejamento.
O fluxo de memória é um módulo de memória de longo prazo que registra uma lista abrangente das experiências do agente em linguagem natural.
A reflexão sintetiza memórias em inferências de nível mais alto ao longo do tempo, permitindo que o agente tire conclusões sobre si mesmo e sobre os outros para orientar melhor seu comportamento.
O planejamento traduz essas conclusões e o ambiente atual em planos de ação de alto nível e, em seguida, recursivamente em comportamentos detalhados para ação e reação.
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