Multi-Agent Systems Powered by Large Language Models: Applications in Swarm Intelligence
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Haebom
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저자
Cristian Jimenez-Romero, Alper Yegenoglu, Christian Blum
개요
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 다중 에이전트 시뮬레이션에 통합하는 방법을 제시합니다. 에이전트의 하드코딩된 프로그램을 LLM 기반 프롬프트로 대체하여 개미집단의 먹이 찾기와 새떼의 이동 등 복잡계 시스템의 두 가지 예시를 통해 접근 방식을 보여줍니다. NetLogo 시뮬레이션 플랫폼과 OpenAI API를 통해 GPT-4와 소통하는 파이썬 확장 기능을 활용하는 툴체인을 중심으로, 프롬프트 기반 행동 생성을 통해 에이전트가 환경 데이터에 적응적으로 반응하도록 합니다. 규칙 기반 프롬프트와 자율적인 지식 기반 프롬프트를 모두 사용하여 LLM이 자기 조직화 과정을 연구하고 다중 에이전트 환경 내에서 출현적 행동을 유도하는 방법을 보여줍니다. 시뮬레이션 파일 및 데이터를 포함한 코드는 GitHub(https://github.com/crjimene/swarm_gpt)에서 제공합니다.
