LMAgent: крупномасштабное мультимодальное сообщество агентов для моделирования взаимодействия множества пользователей

Достоверное моделирование поведения множества пользователей имеет решающее значение для понимания сложных социальных систем. В последнее время агенты искусственного интеллекта на основе больших языковых моделей (LLM) достигли значительного прогресса, что позволило им демонстрировать человекоподобный интеллект при выполнении различных задач. Однако реальные человеческие сообщества зачастую являются динамичными и сложными и включают множество людей, участвующих в мультимодальном взаимодействии. В данной работе на примере сценариев электронной коммерции мы представляем LMAgent — очень крупномасштабное сообщество мультимодальных агентов на основе мультимодальных больших языковых моделей. В LMAgent агенты могут не только свободно общаться с друзьями, но и самостоятельно просматривать товары, покупать их и оставлять отзывы, а также проводить прямые трансляции в сфере электронной коммерции. Для моделирования этой сложной системы мы вводим механизм подсказок на основе самосогласованности, расширяющий мультимодальные возможности агентов и обеспечивающий значительно более высокую эффективность принятия решений по сравнению с существующими мультиагентными системами. Кроме того, мы предлагаем механизм быстрой памяти, объединённый с моделью малого мира, для повышения эффективности системы; он поддерживает моделирование сообщества, насчитывающего более 10 000 агентов. Эксперименты по исследованию поведения агентов показывают, что по поведенческим показателям эти агенты достигают результатов, сопоставимых с человеческими. Более того, по сравнению с существующими мультиагентными системами на основе LLM LMAgent демонстрирует больше разнообразных и значимых явлений, таких как стадное поведение, что свидетельствует о его потенциале для достоверного крупномасштабного моделирования социального поведения.