AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring Emergent Behaviors in Agents

解决问题：本论文旨在解决在现实世界中，多个个体之间需要合作以提高任务完成效率和效果的问题。同时，论文还试图探索多个个体在协作任务完成过程中出现的社会行为，并提出了一些策略来利用积极行为和缓解消极行为。

关键思路：本论文提出了一个名为“\framework”的多智能体框架，通过模仿人类群体动态，可以协同地动态调整其组成，形成一个大于其部分之和的系统。实验表明，“\framework”框架可以有效地部署多智能体群体，优于单个智能体。此外，论文还深入研究了在协作任务完成过程中个体智能体之间出现的社会行为，并提出了一些策略来利用积极行为和缓解消极行为，以提高多智能体群体的协作潜力。

其他亮点：本论文的实验设计了一系列多智能体任务，使用了不同的数据集，展示了“\framework”框架的有效性。此外，论文还将注意力集中在多智能体群体内部出现的社会行为上，并提出了一些有用的策略。最后，论文的代码将很快在GitHub上公开发布，这将为后续研究提供便利。

关于作者：本文的主要作者包括 Weize Chen、Yusheng Su、Jingwei Zuo、Cheng Yang、Chenfei Yuan、Chen Qian、Chi-Min Chan、Yujia Qin、Yaxi Lu、Ruobing Xie、Zhiyuan Liu、Maosong Sun 和 Jie Zhou。他们来自北京大学、清华大学、微软亚洲研究院等知名机构。他们之前的代表作包括《ERNIE》、《BERT》、《GPT》、《XLNet》等自然语言处理和深度学习领域的重要论文。

相关研究：近期其他相关的研究包括《Multi-Agent Reinforcement Learning》（作者：Lowe R、Wu Y、Tamar A、Harb J、Abbeel P、Mordatch I；机构：加州大学伯克利分校、OpenAI）、《Collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning by Paying Attention to Neighbors》（作者：Sunehag P、Tarnawski J、Togelius J、Johansson S；机构：纽约大学、瑞典皇家理工学院）等。这些研究都探索了多智能体协作领域的不同方向和方法。

论文摘要：本文介绍了一种名为AgentVerse的多智能体协作框架，旨在通过模仿人类群体动态，实现智能体之间的协作和动态调整，以提高任务完成的效率和效果。作者指出，虽然基于大型语言模型的自主智能体已经取得了重大进展，但在现实世界中，个体之间的合作往往是必要的。作者通过实验表明，AgentVerse框架可以有效地部署多智能体组，比单个智能体表现更好。此外，作者还研究了在协作任务完成期间，智能体群体中个体之间的社交行为的出现，并讨论了利用积极行为和缓解消极行为的可能策略，以提高多智能体组的协作潜力。该框架的代码将很快在https://github.com/OpenBMB/AgentVerse上发布。

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