Если вам интересно, откуда растут ноги у пространств для агентов, то вот статья «Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior» (2023) ❤️

Её написали исследователи из Stanford University, Google Research и Google DeepMind, которые работают на стыке human-computer interaction, машинного обучения и проектирования интерактивных систем.

Я не стала переводить статью целиком, чтобы вы не подумали, что я упоролась по LLM, но хочу выделить несколько мыслей именно про то, как в ней устроено взаимодействие агентов с пространством.

Авторы вводят понятие «генеративные агенты». Под ними они понимают программных агентов на базе языковых моделей, которые имитируют правдоподобное человеческое поведение во времени.

Принципиальный момент заключается в том, что агенты существуют не в абстрактном чате и не в вакууме. Их помещают в игровой мир, который называется Smallville 💪– это небольшой город с домами, кафе, магазинами и рабочими местами.

Пространство очень подробно описано: комнаты, здания и предметы переведены в текстовое описание, которое агент использует для ориентации и принятия решений. Например, агент знает, что «в кухне есть плита» или что «кафе находится в центре города».

При этом агенты не обладают полным знанием мира. Каждый агент хранит собственное представление о пространстве и знает только те места, в которых он уже побывал. Это представление может устаревать и обновляется по мере перемещения агента.

В то же время поведение агента напрямую зависит от того, как описано пространство. Если в описании не зафиксированы социальные или пространственные нормы, агент может вести себя странно.

То есть пространство здесь работает как активный элемент системы. Оно ограничивает действия, задаёт нормы, влияет на планирование и становится частью памяти агента.

По сути, статья показывает ранний прототип того, что сегодня начинают называть пространствами для агентов 🤩