Lyfe Agents: Generative agents for low-cost real-time social interactions
作者: Zhao Kaiya, Michelangelo Naim, Jovana Kondic, Manuel Cortes, Jiaxin Ge, Shuying Luo, Guangyu Robert Yang, Andrew Ahn
分类: cs.HC, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-10-03
💡 一句话要点
提出Lyfe Agents以解决低成本实时社交互动问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成代理 实时互动 社交行为 低成本计算 虚拟环境 自我监控 记忆机制
📋 核心要点
- 现有生成代理在实现低成本实时社交互动方面面临显著挑战，尤其是在复杂社交行为的模拟上。
- Lyfe Agents通过选项-动作框架、异步自我监控和总结-遗忘记忆机制，提供了一种低成本且实时响应的解决方案。
- 实验结果表明，Lyfe Agents在自我激励和社交能力方面表现优异，计算成本显著低于现有方法，提升幅度达到10-100倍。
📝 摘要（中文）
高度自主的生成代理基于大型语言模型，承诺在虚拟社会中模拟复杂的社交行为。然而，以低计算成本实现与人类的实时互动仍然具有挑战性。本文介绍了Lyfe Agents，它们结合了低成本与实时响应，同时保持智能和目标导向。关键创新包括：选项-动作框架、异步自我监控和总结-遗忘记忆机制。我们在自定义的LyfeGame 3D虚拟环境平台中评估了Lyfe Agents的自我激励和社交能力。通过自主协作和信息交换，代理能够解决犯罪（如谋杀之谜），并且计算成本比现有替代方案低10-100倍。我们的发现强调了自主生成代理在丰富虚拟世界人类社交体验方面的变革潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有生成代理在低成本实时社交互动中的不足，尤其是在复杂社交行为的模拟和计算资源的高消耗问题。
核心思路：Lyfe Agents通过引入选项-动作框架和异步自我监控机制，旨在降低高层决策的计算成本，同时保持代理的智能性和目标导向。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：选项-动作决策模块、异步自我监控模块和总结-遗忘记忆模块。选项-动作模块负责高层决策，异步自我监控确保代理的一致性，而记忆模块则优化信息存储和检索。
关键创新：Lyfe Agents的关键创新在于其选项-动作框架和总结-遗忘记忆机制，这与现有方法相比，显著降低了计算成本并提高了实时响应能力。
关键设计：在设计中，选项-动作框架通过定义高层决策选项来减少计算负担，异步自我监控确保代理在不同时间点的一致性，而总结-遗忘机制则优先处理重要记忆项，确保信息的有效利用。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Lyfe Agents在自我激励和社交能力方面表现出色，能够通过自主协作解决复杂问题（如谋杀之谜），并且其计算成本比现有替代方案低10-100倍，展示了其在实时社交互动中的显著优势。
🎯 应用场景
Lyfe Agents的研究成果在虚拟社交平台、游戏开发和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提供低成本且高效的社交代理，这项技术能够改善用户体验，促进更自然的虚拟互动，并可能在教育、娱乐等多个领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Highly autonomous generative agents powered by large language models promise to simulate intricate social behaviors in virtual societies. However, achieving real-time interactions with humans at a low computational cost remains challenging. Here, we introduce Lyfe Agents. They combine low-cost with real-time responsiveness, all while remaining intelligent and goal-oriented. Key innovations include: (1) an option-action framework, reducing the cost of high-level decisions; (2) asynchronous self-monitoring for better self-consistency; and (3) a Summarize-and-Forget memory mechanism, prioritizing critical memory items at a low cost. We evaluate Lyfe Agents' self-motivation and sociability across several multi-agent scenarios in our custom LyfeGame 3D virtual environment platform. When equipped with our brain-inspired techniques, Lyfe Agents can exhibit human-like self-motivated social reasoning. For example, the agents can solve a crime (a murder mystery) through autonomous collaboration and information exchange. Meanwhile, our techniques enabled Lyfe Agents to operate at a computational cost 10-100 times lower than existing alternatives. Our findings underscore the transformative potential of autonomous generative agents to enrich human social experiences in virtual worlds.