AGENTGEN：LLMベースエージェントの計画能力を飛躍的に向上させる自動環境・タスク生成フレームワーク

# AGENTGEN: Enhancing Planning Abilities for Large Language Model based Agent via Environment and Task Generation

今回は、最新の研究成果である「AGENTGEN: Enhancing Planning Abilities for Large Language Model based Agent via Environment and Task Generation」という論文をご紹介します。この研究は、LLM（Large Language Model）ベースのエージェントの計画能力を向上させるための新しい手法を提案しています。

### 論文情報
- **タイトル**: AGENTGEN: Enhancing Planning Abilities for Large Language Model based Agent via Environment and Task Generation
- **リンク**: [arXiv](https://arxiv.org/abs/2408.00764v1)
- **発表日**: 2024年8月1日
- **著者**: Mengkang Hu, Pu Zhao, Can Xu, Qingfeng Sun, Jianguang Lou, Qingwei Lin, Ping Luo, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang
- **DOI**: 10.48550/arXiv.2408.00764v1

## 背景と目的
LLMベースのエージェントは、人工知能コミュニティでますます注目を集めています。計画能力は、ロボティクスや旅行計画など、さまざまな応用分野で重要な役割を果たしています。計画能力とは、エージェントが環境と相互作用し、初期状態から目的のゴールに到達するための一連のアクションを実行する能力を指します。しかし、現状の研究では、手動で設計された計画タスクと環境に依存しており、その多様性と規模が制限されています。この問題を解決するために、本研究は自動的に多様な環境と計画タスクを生成するフレームワークAGENTGENを提案します。

### 研究の動機
現行のLLMベースのエージェントの計画能力向上の取り組みは、主に手動で設計されたタスクや環境に依存しています。しかし、これには以下のような課題があります：
- **多様性の欠如**：手動で設計されたタスクは、その数や種類が限られており、エージェントの訓練データとしての多様性が不足しています。
- **スケーラビリティの問題**：手動でのタスク設計は時間と労力を要し、大規模なデータセットの構築が困難です。
- **専門知識の必要性**：効果的なタスクや環境を設計するためには、専門的な知識が必要です。

これらの課題を克服するために、AGENTGENは自動生成のアプローチを採用しています。

## 研究の焦点
AGENTGENは、LLMを使用して多様な環境と計画タスクを生成する自動フレームワークです。具体的には、次の2つのステージに分けられます：
1. **環境生成**：多様なドメイン固有のテキストセグメントからインスピレーションを得て、環境仕様を生成します。この段階では、LLMがテキストを基に環境の概要、状態空間、アクション空間、遷移関数を定義します。
2. **タスク生成**：生成された環境に基づいて、難易度の異なる計画タスクを生成します。ここでは、BI-EVOLという双方向進化法を用いて、タスクの難易度を段階的に進化させ、多様な難易度のタスクセットを構築します。

## 実験の概要と結果
### 環境とタスクの生成
本研究では、PDDL（Planning Domain Definition Language）を使用して592の環境を生成しました。各環境には、10の初期タスクが生成され、その後、BI-EVOLを用いてさらに10のタスクに進化させました。最終的に、7246の高品質な軌跡データが生成されました。

### 訓練と評価
生成されたデータセットを使用して、LLMをインストラクションチューニングしました。評価は、AgentBoardというプラットフォームを用いて、PDDLベースのインドメインタスクおよび他のプログラミング言語で実装されたアウトオブドメインタスクで実施されました。評価結果は以下の通りです：

- **インドメインタスク**：
  - AGENTGENによってチューニングされたLlama-3 8Bモデルは、GPT-3.5を全体的なパフォーマンスで上回りました（11.67 vs. 5.0）。
  - 一部のタスク（バーマンタスク）では、GPT-4をも上回る成果を上げました（15 vs. 10）。

- **アウトオブドメインタスク**：
  - Alfworldタスクでは、AGENTGENモデルはGPT-3.5を上回る成功率（29.1 vs. 17.2）を達成しました。
  - BabyAIタスクでも顕著な性能向上が見られました（20.5 vs. 16.1）。

### 賛否両論
**賛成意見**
- AGENTGENは、手動で設計されたタスクに比べてはるかに多様で広範な計画データを生成する能力を持つ。
- LLMの計画能力を大幅に向上させることが実証された。

**反対意見**
- 自動生成された環境とタスクの品質が手動設計に比べて劣る可能性がある。
- 一部のドメインでは、生成されたタスクが現実世界のシナリオと完全には一致しない場合がある。

## 理論的根拠と関連研究
AGENTGENのアプローチは、模倣学習と強化学習の概念に基づいています。特に、専門家レベルの軌跡データを使用したインストラクションチューニングは、エージェントの計画能力を大幅に向上させることが示されています。関連する研究として、AgentTuningやFireActなどがありますが、これらは主に手動設計のタスクに依存しており、自動生成のアプローチは採用していません。

## 実用的な応用例
AGENTGENの成果は、さまざまな実用的な応用に利用できます。例えば：
- **ロボティクス**：多様な環境でのロボットの動作計画を自動生成し、効率的な訓練データを提供。
- **旅行計画**：ユーザーの要件に応じた多様な旅行計画を自動生成。
- **教育**：学生向けの多様な学習タスクを生成し、効果的な学習支援を提供。

## 今後の展望と課題
本研究の成果は大きな可能性を秘めていますが、いくつかの課題も残されています。今後の研究では、以下の点に焦点を当てる必要があります：
- **生成タスクの品質向上**：自動生成されたタスクの現実性と品質をさらに向上させる。
- **ドメインの拡張**：より多様なドメインに適用可能な環境とタスクを生成する。

## 詳細な研究方法
### 環境生成のプロセス
1. **インスピレーションコーパスの利用**：多様なドメイン固有のテキストセグメントを含むインスピレーションコーパスを作成し、これをもとに環境仕様を生成。
2. **環境仕様の生成**：LLMを使用して、テキストセグメントから環境の概要、状態空間、アクション空間、遷移関数を定義。
3. **コード生成と検証**：生成された環境仕様をもとに、PDDLやPythonコードを生成し、シンタックスエラーの検出と修正を行う。
4. **環境ライブラリの構築**：高品質な環境をライブラリに追加し、継続的に拡充。

### タスク生成のプロセス
1. **初期タスクの生成**：生成された環境に基づいて、LLMを使用して初期タスクを生成。
2. **双方向進化法（BI-EVOL）の適用**：初期タスクを基に、難易度を簡単にする方向と難しくする方向の両方に進化させ、多様な難易度のタスクセットを構築。

## 実験結果の詳細
### インドメインタスクの評価
- **ブロックワールド**：ブロックを動かして目標の配置を達成するタスク。AGENTGENモデルは、GPT-3.5やLlama2を上回る成果を示しました。
- **グリッパー**：オブジェクトを異なる部屋に移動させるタスク。AGENTGENモデルは、Llama3に対して顕著な性能向上を達成しました。
- **タイヤワールド**：パンクしたタイヤを交換するタスク。AGENTGENモデルは、GPT-4と同等の成果を示しました。
- **バーマン**：カクテルを作成するタスク。AGENTGENモデルは、GPT-4を上回る成果を示しました。

### アウトオブドメインタスクの評価
- **Alfworld**：家庭内の日常タスクを行うタスク。AGENTGENモデルは、GPT-3.5を大幅に上回る成功率を達成しました。
- **BabyAI**：グリッドワールド環境で自然言語の指示を解釈し実行するタスク。AGENTGENモデルは、Llama3を上回る性能を示しました。

## 引用と参考文献
- AgentTuning: Utilizing GPT-4 to generate trajectory data across six distinct environments. (2023)
- FireAct: Training with both CoT data and ReAct format data. (2023)
- PDDL: The Planning Domain Definition Language. (1998)

この記事が皆さんの研究や実務に役立つことを願っています。ご質問やフィードバックがありましたら、コメント欄にお寄せください。