斯坦福大学&谷歌提出Generative Agents：人类行为的交互式仿真

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标题：Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior

作者：Joon Sung Park, Joseph C. O’Brien, Carrie J. Cai, Meredith Ringel Morris, Percy Liang, Michael S. Bernstein

[Stanford University & Google Research]

简介：可信的人类行为代理可以增强互动应用的能力，从沉浸式环境到人际交流的排练空间，再到原型设计工具。

在本文中，我们介绍了生成代理–模拟可信的人类行为的计算软件代理。生成代理醒来，做早餐，然后去工作；艺术家作画，而作家写作；他们形成意见，注意到对方，并发起对话；他们在计划第二天的工作时记住并思考过去的日子。

为了实现生成式代理，我们描述了一个架构，它扩展了一个大型的语言模型，以存储代理使用自然语言的经验的完整记录，将这些记忆随着时间的推移合成为更高层次的思考，并动态地检索它们以规划行为。我们将生成式代理实例化，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个代理组成的小镇进行互动。

在一次评估中，这些生成代理产生了可信的个人和突发的社会行为：例如，从只有一个用户指定的概念开始，即一个代理想举办一个情人节聚会，这些代理在接下来的两天里自主地传播聚会的邀请，结识新朋友，互相约会参加聚会，并协调在正确的时间一起出现在聚会上。我们通过消融证明，我们的代理架构的组成部分–观察、计划和反思–都对代理行为的可信性做出了关键性的贡献。通过将大型语言模型与计算、交互式代理融合在一起，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。

https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf

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