ContextAgent: Context-Aware Proactive LLM Agents with Open-World Sensory Perceptions
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Haebom
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저자
Bufang Yang, Lilin Xu, Liekang Zeng, Kaiwei Liu, Siyang Jiang, Wenrui Lu, Hongkai Chen, Xiaofan Jiang, Guoliang Xing, Zhenyu Yan
개요
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 사용자의 상황을 인지하고 예측하여 능동적인 서비스를 제공하는 ContextAgent를 소개합니다. ContextAgent는 웨어러블 기기에서 수집된 다양한 감각 정보를 바탕으로 사용자 의도를 파악하고, 과거 데이터로부터 얻은 페르소나 정보를 활용하여 능동적 서비스의 필요성을 예측합니다. 필요한 경우 자동으로 도구를 호출하여 사용자에게 도움을 제공합니다. ContextAgent의 성능을 평가하기 위해 9가지 일상 시나리오와 20가지 도구를 포함한 ContextAgentBench라는 새로운 벤치마크를 개발했습니다. 실험 결과, ContextAgent는 기존의 기반 모델보다 능동적 예측 및 도구 호출 정확도에서 우수한 성능을 보였습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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다양한 감각 정보와 페르소나 정보를 활용하여 LLM 에이전트의 능동성을 향상시킴.
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새로운 벤치마크 ContextAgentBench를 통해 능동적 LLM 에이전트의 평가 기준을 제시.
