A Novel Task-Driven Method with Evolvable Interactive Agents Using Event Trees for Enhanced Emergency Decision Support

📄 arXiv: 2501.06193v1 📥 PDF

作者: Xingyu Xiao, Peng Chen, Ben Qi, Jingang Liang, Jiejuan Tong, Haitao Wang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-12-24

💡 一句话要点

提出EvoTaskTree，利用可进化交互Agent和事件树增强紧急决策支持，解决复杂系统故障下的决策难题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 紧急决策支持 事件树分析 大型语言模型 可进化Agent 任务驱动方法

📋 核心要点

  1. 现有应急预案在面对复杂系统故障时存在不足，操作人员容易因信息过载而做出错误决策。
  2. EvoTaskTree通过集成任务执行者和验证者两种Agent，并结合事件树分析，实现更敏捷的决策。
  3. 实验结果表明，该方法在处理未知的突发事件时，准确率高达100%，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为EvoTaskTree的新型任务驱动方法，该方法利用可进化交互Agent和事件树来增强紧急决策支持。面对气候变化和其他全球挑战日益增加的突发事件，人工策略的局限性日益凸显。预先制定的应急计划不足会导致操作人员在复杂的系统故障期间不堪重负。EvoTaskTree集成了两种由大型语言模型（LLM）驱动的Agent：任务执行者，负责执行关键程序；任务验证者，确保这些操作的有效性。通过利用事件树分析的见解，该框架涵盖三个关键任务：初始事件子事件分析、事件树标题事件分析和决策建议。Agent从这些任务的成功和不成功的响应中学习。最后，使用核电站作为安全关键系统的演示。研究结果表明，所设计的Agent不仅有效，而且优于现有方法，在处理以前未遇到的事件场景中实现了高达100%的令人印象深刻的准确率。本文表明，EvoTaskTree显著增强了紧急决策的快速制定。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在紧急情况下，由于预先制定的应急计划不足，导致操作人员在面对复杂系统故障时难以快速、准确地做出决策的问题。现有方法在处理未知或突发事件时，往往缺乏灵活性和适应性，容易导致决策失误。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）驱动的Agent，模拟人类专家进行决策。通过将决策过程分解为多个任务，并引入任务执行者和任务验证者两种Agent，实现协同决策。同时，结合事件树分析，对事件进行分解和分析，从而更好地理解事件的演化过程，并为决策提供支持。

技术框架：EvoTaskTree框架主要包含以下几个模块：1) 事件输入模块：接收事件描述作为输入。2) 事件树分析模块：利用事件树分析方法，将事件分解为多个子事件，并分析事件的演化路径。3) Agent交互模块：包含任务执行者和任务验证者两种Agent，任务执行者负责执行决策，任务验证者负责验证决策的有效性。两种Agent通过交互，不断学习和改进决策策略。4) 决策输出模块：输出最终的决策建议。

关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了可进化交互Agent，Agent能够从成功和失败的决策中学习，不断改进自身的决策能力。此外，结合事件树分析，能够更全面地理解事件的演化过程，从而做出更准确的决策。与现有方法相比，EvoTaskTree具有更强的适应性和灵活性，能够更好地应对未知的突发事件。

关键设计：Agent采用大型语言模型（LLM）进行驱动，具体使用的LLM类型未知。Agent的学习过程采用强化学习方法，奖励函数的设计需要考虑决策的正确性和效率。事件树分析模块采用标准的事件树分析方法，需要根据具体应用场景进行调整。框架的具体参数设置和网络结构等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EvoTaskTree在处理以前未遇到的事件场景中实现了高达100%的准确率，显著优于现有方法。这表明该方法具有很强的适应性和泛化能力，能够有效地应对未知的突发事件。具体的对比基线和提升幅度等详细数据未知。

🎯 应用场景

EvoTaskTree可应用于各种安全关键系统，如核电站、航空航天、医疗等领域。该方法能够帮助操作人员在紧急情况下快速、准确地做出决策，从而降低事故发生的概率，保障人员和财产安全。未来，该方法还可以扩展到其他领域，如金融风险管理、智能交通等。

📄 摘要（原文）

As climate change and other global challenges increase the likelihood of unforeseen emergencies, the limitations of human-driven strategies in critical situations become more pronounced. Inadequate pre-established emergency plans can lead operators to become overwhelmed during complex systems malfunctions. This study addresses the urgent need for agile decision-making in response to various unforeseen incidents through a novel approach, EvoTaskTree (a task-driven method with evolvable interactive agents using event trees for emergency decision support). This advanced approach integrates two types of agents powered by large language models (LLMs): task executors, responsible for executing critical procedures, and task validators, ensuring the efficacy of those actions. By leveraging insights from event tree analysis, our framework encompasses three crucial tasks: initiating event subevent analysis, event tree header event analysis, and decision recommendations. The agents learn from both successful and unsuccessful responses from these tasks. Finally, we use nuclear power plants as a demonstration of a safety-critical system. Our findings indicate that the designed agents are not only effective but also outperform existing approaches, achieving an impressive accuracy rate of up to 100 % in processing previously unencoun32 tered incident scenarios. This paper demonstrates that EvoTaskTree significantly enhances the rapid formulation of emergency decision-making.