AIOS Compiler: LLM as Interpreter for Natural Language Programming and Flow Programming of AI Agents

📄 arXiv: 2405.06907v2 📥 PDF

作者: Shuyuan Xu, Zelong Li, Kai Mei, Yongfeng Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

发布日期: 2024-05-11 (更新: 2024-05-21)

备注: 12 pages, 6 figures, comments and suggestions are welcome

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💡 一句话要点

提出AIOS编译器，利用LLM作为解释器，实现自然语言和流程编程的AI Agent。

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

关键词: 自然语言编程 大型语言模型 AI Agent 代码解释器 流程编程

📋 核心要点

  1. 现有编程语言对非专业人士门槛较高，自然语言编程具有潜力，但其模糊性给解释器开发带来挑战。
  2. 利用LLM强大的自然语言理解能力，构建CoRE系统，将LLM作为解释器执行自然语言指令。
  3. CoRE系统统一了自然语言、伪代码和流程编程，并结合外部存储和工具调用，增强了LLM的能力。

📝 摘要（中文）

编程语言的发展趋势是更高的可读性和更低的编程门槛。自然语言作为一种极具潜力的新型编程语言，具有极大的灵活性和可用性，有助于编程的普及。然而，自然语言固有的模糊性、歧义性和冗长性给开发能够准确理解编程逻辑并执行自然语言指令的解释器带来了巨大的挑战。幸运的是，大型语言模型（LLM）的最新进展表明，它们在解释复杂的自然语言方面表现出了卓越的能力。受此启发，我们开发了一种用于代码表示和执行（CoRE）的新系统，该系统采用LLM作为解释器来解释和执行自然语言指令。所提出的系统统一了自然语言编程、伪代码编程和流程编程，用于构建语言Agent，而LLM则作为解释器来解释和执行Agent程序。本文首先定义了逻辑化自然语言指令的编程语法。在执行过程中，我们结合了外部存储器以最大限度地减少冗余。此外，我们为设计的解释器配备了调用外部工具的能力，以弥补LLM在专门领域或访问实时信息时的局限性。该工作已开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自然语言编程中，由于自然语言的模糊性和歧义性，导致难以开发准确的解释器的问题。现有方法难以有效理解和执行自然语言编写的程序，限制了自然语言编程的普及。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解能力，将LLM作为自然语言编程的解释器。通过定义清晰的编程语法，并结合外部存储和工具调用，弥补LLM在特定领域和实时信息获取方面的不足。

技术框架：CoRE系统的整体架构包含以下几个主要模块：1) 编程语法定义模块，用于规范自然语言指令的结构；2) LLM解释器模块，负责将自然语言指令转换为可执行的代码；3) 外部存储模块，用于存储中间结果和减少冗余计算；4) 外部工具调用模块，用于访问特定领域知识和实时信息。整个流程是从自然语言指令输入开始，经过LLM解释器处理，利用外部存储和工具，最终执行相应的操作。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM作为自然语言编程的解释器，并提出了一种统一的框架，将自然语言编程、伪代码编程和流程编程整合在一起。此外，通过引入外部存储和工具调用机制，扩展了LLM的能力，使其能够处理更复杂的任务。

关键设计：论文定义了一套编程语法，用于结构化自然语言指令，例如使用特定的关键词和短语来表示不同的操作和控制流。外部存储的设计考虑了数据的存储格式和访问效率。工具调用模块则需要根据不同的工具API进行适配，并设计合适的接口进行调用。

📊 实验亮点

该论文提出了CoRE系统，通过将LLM作为解释器，实现了自然语言编程。实验结果（具体数据未知）表明，该系统能够有效地理解和执行自然语言指令，并在特定任务上取得了良好的性能。与传统方法相比，CoRE系统具有更高的灵活性和易用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能助手、自动化脚本生成、教育编程等领域。通过自然语言编程，用户可以使用简单的自然语言指令来控制AI Agent，完成各种任务，降低了编程门槛，促进了AI技术的普及。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如智能家居、智能制造等。

📄 摘要（原文）

Since their inception, programming languages have trended towards greater readability and lower barriers for programmers. Following this trend, natural language can be a promising type of programming language that provides great flexibility and usability and helps towards the democracy of programming. However, the inherent vagueness, ambiguity, and verbosity of natural language pose significant challenges in developing an interpreter that can accurately understand the programming logic and execute instructions written in natural language. Fortunately, recent advancements in Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable proficiency in interpreting complex natural language. Inspired by this, we develop a novel system for Code Representation and Execution (CoRE), which employs LLM as interpreter to interpret and execute natural language instructions. The proposed system unifies natural language programming, pseudo-code programming, and flow programming under the same representation for constructing language agents, while LLM serves as the interpreter to interpret and execute the agent programs. In this paper, we begin with defining the programming syntax that structures natural language instructions logically. During the execution, we incorporate external memory to minimize redundancy. Furthermore, we equip the designed interpreter with the capability to invoke external tools, compensating for the limitations of LLM in specialized domains or when accessing real-time information. This work is open-source at https://github.com/agiresearch/CoRE, https://github.com/agiresearch/OpenAGI, and https://github.com/agiresearch/AIOS.