少妇白洁 麻豆 AgentSense：基于各种化交互场景的智能体酬酢智能评测基准|鲁棒性|大模子
本文先容了 AgentSense少妇白洁 麻豆，一项专为各种且复杂的酬酢环境设想的基准，用于评估大语言模子的酬酢智能。实验成果表明，现存的大语言模子在处理复杂的酬酢场景和高阶办法时仍显不及。真切分析揭示了影响评估成果的潜在因素，并证明了 AgentSense 在鲁棒性和区分技艺方面的优胜发扬。
论文标题： AgentSense: Benchmarking Social Intelligence of Language Agents through Interactive Scenarios 论文连结： https://arxiv.org/abs/2410.19346 源码连结： https://github.com/ljcleo/agent_sense
一、小序
1.1 什么是酬酢智能？
左：低酬酢智能--导致对方莫得领路提供匡助；右：高酬酢智能--达到了让师兄赞理的酬酢办法。“生活就像一场戏剧，每个东说念主都是舞台上的演员。”——《拟剧论》 酬酢智能 ，即在互动中达成复杂酬酢办法的技艺。如上图所示，在归拢个酬酢场景中，高酬酢智能的东说念主时常能达到我方的酬酢办法，且能计议他东说念主的念念法，而低酬酢智能的东说念主则可能无法完成我方的办法。 戈夫曼的拟剧论 将社会交互想法化为变装上演。东说念主们在不同的社会场面上演不同的变装，并字据社会法度和渴望来攻击我方的步履。在学校中，东说念主们上演教养与学生，变成了课堂这么的场景；在家庭中，东说念主们上演家庭成员，才变成婚庭约会这么的场景。1.2 大模子的酬酢智能
图1：具有挑战性但现实的社会场景——一个家庭约会和办公室话语，其中的变装由ChatGPT驱动。
最近，大语言模子（LLMs）被越来越多地用于开导大致模拟东说念主类步履的自主智能体。大多数计划平常假定这些大模子智能体具备酬酢智能。可是，尽管LLMs在某些场景下大致生成类东说念主的反应，其是否实在派致应付酬酢互动的复杂性仍然存疑。从图1不错看出，固然对话不错胜仗进行，但Emily无法在家庭约会中已毕她的办法，也无法在办公室环境中推断出Jordan的念念法。
此前对于大模子酬酢智能的计划多依赖静态、非交互式测试，主要评估酬酢情境的知识推理，未能反馈酬酢互动的动态性。尽管近期建议了一些动态、办法导向的基准，但仍濒临三大局限：（1）劳作场景各种性：以从上至下的景况手动构建社会场景，只可得到有限的、常见的酬酢办法；（2）场景复杂性不及：平常放胆在两个参与者的单一办法互动，简化了的确的酬酢情境；（3）不雅察视角单一：主要评估办法的达成，淡薄了对他东说念主信息的推断技艺。
受戈夫曼的拟剧论启发，咱们不错搭建不同的造谣酬酢场景，不雅察智能体在这些场景中进行变装上演、已毕酬酢办法的技艺，从而评估其酬酢智能。
1.3 更全面的酬酢智能评测框架-AgentSense
拟剧论带领的评测框架：咱们建议了AgentSense，一个基于交互场景的大模子智能体酬酢智能评测基准。受戈夫曼的拟剧论启发，咱们通过构建无数的酬酢场景来不雅察智能体在不同场景进行变装上演、已毕酬酢办法的技艺；
基于脚本的各种性场景建构：咱们取舍了从下到上的设施，从无数脚本中自动抽取酬酢场景，得到了245个场景模板和1，225个场景，涵盖了ERG表面中的各式办法（从初级的活命办法到高级的成长办法），大致全面评测酬酢智能；
多维度的酬酢智能计算：咱们让智能体在交互式环境中进行多轮交互，并从两个方面不雅察其酬酢智能：(1) 办法完成：智能体是否胜仗已毕了其酬酢办法？(2) 隐含信息推理：智能体能否准确估计他东说念主的迥殊信息？咱们通过采访和取舍题评测这些技艺，并建议PSI方针来评估智能体对变装画像的敏锐性。
二、AgentSense Benchmark 构建
2.1 概览
图2：AgentSense的全体框架。
AgentSense 旨在提供一个具有更高各种性和复杂性的现实酬酢智能基准。字据拟剧论，咱们建议了如图 2 所示的全体框架。率先，咱们从脚本中构建酬酢场景，然后让智能体在场景中交互，临了字据交互成果对办法完成和迥殊信息推理进行评测。其中触及到的一些想法包括：
场景：AgentSense的中枢组件是酬酢场景汇注，用于带领和评估智能体之间的酬酢互动，酬酢场景有两个要害构成部分：（1）酬酢办法：即智能体旨在已毕的办法，举例措置问题或建造筹商。在酬酢办法的带领下，智能体主动参与社会互动。（2）迥殊信息：即独一智能体我方知说念，而其他东说念主不知说念的信息。智能体需要在不径直接头他东说念主的前提下推断他东说念主的迥殊信息，这构成了酬酢互动中的被迫推理。总体而言，智能体的社会智能反馈在其已毕社会办法并同期在保护秘密的前提下推理迥殊信息的技艺上。
场景模板：场景模板是一个基本的（与具体变装无关的）场景，举例一个家庭约会。脚本中的酬酢场景老是包含一组固定变装，从而导致其劳作各种性。而一个酬酢场景履行上是不错由多种变装参与的。为此，咱们移除了场景中的不筹商信息，并保留配景信息和预界说的变装槽，不错通过霸道模板持续的合成变装来填充槽从而实例化多个场景。
2.2 从脚本到酬酢场景的数据构建决策benchmark构造的经过大要不错分为模板数据构建和模板实例化两个方面。咱们率先从脚本中抽取出抽象化的模板数据，再基于合成的用户画像数据替换模板中的东说念主物，完成模板实例化。
图3：场景模板构建pipeline（使用Python和GPT-4o自动化）: (A) 场景抽取：将脚本切分红scenes和scenarios (1)，并回来其配景和姿色 (2)，合并为不错进行变装上演的姿色性配景 (3)。(B) 酬酢办法抽取：抽取每个变装的社会办法 (4)，并通过改写通盘场景 (5)和重写/删除无效办法 (6)来修改它们。(C) 迥殊信息抽取：判断场景内是否有迥殊信息并进行抽取 (7)；淌若是，则将迥殊信息抽取为QA对 (8)，并生成迥殊信息纪录 (9)和评测问题 (10)。(D) 数据显露处理及模板生成：删除与特定剧集情节筹商的元素，并将变装替换为可填充的槽（11）。模板数据构建
模板数据的构建经过大要可分为以下几步：
场景提真金不怕火（Scenario Construction）：将脚天职割成多个场景，并为每个场景生成配景姿色。
酬酢办法提真金不怕火（Social Goal Extraction）：提真金不怕火每个变装的酬酢办法，并进行攻击以减少办法间的依赖性，确保办法的明晰性和可已毕性。
迥殊信息提真金不怕火（Private Information Extractiion）：确定场景中是否存在需要推理的迥殊信息，并提真金不怕火这些问题和谜底对，看成变装的迥殊信息和其他东说念主推理的依据。
阳光在线数据显露缓解与模板生成（Leakage Mitigation and Template Generation）：通过替换特定剧集的元素和变装，减少数据显露的风险，同期保握凹凸文的连贯性。
模板实例化为了措置脚本中固定变装群导致的各种性不及问题，咱们通过实例化多个合成变装来丰富场景。一个浅薄的设施是立时替换原始变装，但这么作念可能会导致不切履行的情况，比如两个五十岁的学生出面前中学里。因此，咱们字据场景的持续动态生成智能体。率先，咱们提真金不怕火原始变装的属性和筹商。然后，咱们将这些筹商转动为匡助界说智能体东说念主口统计特征的替换规章。临了，咱们用遵从这些持续的智能体替换原始变装。在进行数据显露缓解后，咱们还进行了瞻望试，以确保场景保握匿名。
2.3 交互模拟
在每个场景中，向智能体提供场景配景信息、个东说念主画像信息和相应的酬酢办法（及可能有的迥殊信息），如图2中间所示。这种建立激发了智能体与其他智能体进行酬酢，通过多轮对话进行交互，同期也不错通过语言抒发神采和动作。对话立时从某一个智能体打呼唤启动，直到预界说的最大轮次-15（脚本场景中的平均对话轮次）。模拟完成后，生成的对话历史将被用于评测每个智能体的社会办法是否完成。
2.4 详细多维度技艺的评测决策
主动激动技艺—办法完成度
由于酬酢办法可能具有主不雅性少妇白洁 麻豆，咱们从三个不同的角度来判断办法是否完成：
自我评估（Self）：接头智能体在与他东说念主互动后是否已毕了我方的办法。他东说念主评估（Other）：接头场景中的其他智能体，办法智能体是否已毕了特定的办法。
外部评估（External）：向第三方模子提供聊天纪录，并接头智能体是否已毕了我方的酬酢办法，条款受访者以“是”（办法完成）或“否”回答。咱们取整个变装办法的平均值来计算智能体的全体办法完成水平。
被迫推理技艺—迥殊信息评测准确率
每个变装的迥殊信息对应一个多项取舍评估问题。为了评估智能体的信息推理技艺，咱们向其展示与场景中其他智能体的迥殊信息筹商的问题，并筹办刻下智能体在这些问题上的平均准确率（Acc.），以确定智能体在信息推理上的得分。
酬酢技艺镇静性—用户画像敏锐性指数
在变装丰富化后，每个模板生成多个场景。通过引入各种化的变装，咱们不仅丰富了场景，还知悉了酬酢智能在模拟不同变装时的镇静性。因此，咱们建议了变装画像敏锐性指数（PSI）。咱们筹办分享相通模板的场景的办法/信息方针的尺度差（std），并筹办整个模板的平均尺度差看成PSI。PSI越低，表明酬酢智能对变装画像变化越不敏锐。
三、数据姿色
咱们从互联网电影脚本数据库（IMSDb）汇注脚本，使用GPT-4o进行场景诀别，何况过滤掉对话轮次少，变装之间劳作积极互动的场景，系数汇注到了1，300个场景、12，401轮对话和114，834个tokens。
对模版数据进行东说念主工考证，确保基准的质地
对于经由自动化经过构造的模版数据，咱们进行了多轮东说念主工考证，确保模板数据中的酬酢办法以及迥殊信息能确保评测基准的质地。对于社会办法，咱们主要考证：（1）办法是否不错被已毕；（2）办法是否迫害明晰，大致被不雅察、评估。对于迥殊信息，咱们原宥：（1）迥殊信息是否在配景信息或其他东说念主的信息中被显露；（2）迥殊信息对应的评测问题是否大致被回答。
基于ERG表面归类酬酢办法，并为变装设定平常、丰富的属性
最终咱们得到了245个灵验模板，每个模板实例化了5个场景，每个场景都有霸道特定场景持续的变装。最终变成的1，225个场景中，有54%发生在个东说念主范围，37%在小社会，9%在大社会，且有363个场景包含触及迥殊信息的变装。
咱们使用ERG表面，将酬酢办法分为三个档次需求：存在、筹商和成长，并确定了八大酬酢办法，如下：
存在需求：信息提供和信息获取。
筹商需求：筹商建造、筹商守护和身份招供。
成长需求：竞争、合营和措置温暖。
咱们的数据集包含上述整个类型酬酢办法，且三个档次的酬酢办法的数目散布也呈现出了现实生活中的模式：高层级办法较少，低层级办法占多数。
最终的数据集包含859个变装贵寓，366种处事。这些变装发扬出平常的属性，强调了性别、年岁、处事、五大、说念德价值不雅、个性和决策作风的各种性。
图4：(a) 用ERG对变装办法分类后的场景类型散布，一个场景包含多个办法；(b) 智能体的说念德价值不雅散布，出现次数少于30的被分为Others; (c) 智能体的大五东说念主格散布。
3.1 实验设定
智能体模子
对于单一模子交互咱们评估了Llama-2-7b/13b/70b-Chat、Llama-3-8b/70b-Instruct、Mistral-7b-Instruct-v0.3、Qwen2.5-7b/14b/72b-Chat、GPT-3.5-Turbo和GPT-4o。对于不同模子之间的交互和进一步分析，咱们取舍了Llama-3-8b、Qwen2.5-14b、GPT-3.5-turbo和GPT-4o进行实验。
裁判模子
咱们立时抽取100个模拟场景，共包含584个社会办法评估问题，并东说念主工考证对话历史是否表明办法仍是已毕。使用东说念主类标注看成的确标签，咱们筹办了充任裁判的各式模子的准确性，最终取舍GPT-4o、Qwen2.5-72b和Llama-3-70b看成裁判模子。此外，咱们引入了一个多数投票机制，汇注这些模子创建了一个巨匠夹杂模子看成另一个裁判。
已毕细节
咱们使用vLLM来部署整个开源模子：在NVIDIA A100上部署Qwen2.5-72b和Llama-3-70b，在NVIDIA RTX 4090上部署其他模子；咱们诈欺AutoGen来搭建交互和评测框架。为了饱读吹各种性，咱们将智能体模子的温度建立为1，而为了确保评估的镇静性，将裁判模子的温度建立为0，为整个模子建立了max_new_token为128。
3.2 实验成果
单一模子交互
不同模子的酬酢智能存在权贵相反：GPT-4o在全体发扬中处于跳动地位，Qwen系列模子，尤其是Qwen2.5-14b在办法达成和信息推理两方面都发扬强劲；Llama-2系列模子全体发扬较差，Llama-3系列模子固然比拟Llama-2系列有所改良，但仍然未达到理念念的性能水平。Llama-2 在守护变装、激动对话和产生灵验回应方面都存在着不及，因此难以处理复杂酬酢场景；在社会智商的镇静性方面，抹杀温度参数带来的不确定性，PSI的成果表明，社会智商较高的模子，如GPT-4o和Qwen，对变装变化的敏锐性也较低。总体而言，不同模子的酬酢智能被AgentSense很好地区分开来。
办法评测存在偏见：在办法完成的评估中，Llama-2-7b和Mistral-7b模子倾向于高估自己发扬，而评估模子时常更偏好与其相通系列的模子。具体而言，Qwen2.5-72b偏好Qwen系列模子，GPT-4o偏好GPT-4o，但Llama3-70b在自我和他东说念主评估中则相对保守。这进一步证明了需要引入多个视角（self， other， judge）、多个裁判(judge majority) 进行评测的必要性。
不同模子交互
图5：不同模子进行交互得到的judge majority 分数。
不同模子驱动的智能体交互的情况又是何如样的呢？计议到AgentSense的场景中可能有两个以上的参与者，咱们使用GPT-4o字据每个智能体的社会办法将其标记为发送者（Sender）或袭取者（Receiver），发送者时常倾向于传递和分享，而袭取者则更专注与交融和响应。通过图5，咱们发现：对于整个模子而言，与较弱的模子交互都会挫伤性能，尤其是当发送者是更弱的模子时。这是因为对于较弱模子而言，充任发送者比充任袭取者更难，因为发送者在酬酢互动中时常需要担任更主动的变装。
3.3 进一步分析
1. 大模子擅长/不擅长若何的办法？
咱们字据ERG表面将整个社会办法分为8种类型，图6证明了不同模子中每种办法类型的平均办法完要素数。总体而言，整个大模子都擅长筹商料理和合营类型的办法；与Llama-3-8b等袖珍模子比拟，Qwen2.5-14b和GPT-4o等大型模子在信拒却换和身份识别类型的办法上取得了权贵提高。可是，在竞争和温暖措置等其他办法上仍有改良的空间，这些亦然llm时常高估其进展的办法。咱们还比较了不同场景类型、交互轮数和参与者下的办法完要素数，咱们在这些因素方面不雅察到较少或莫得权贵相反。
2. 猜透意图和保守宽广哪个愈加贫乏？
咱们进一步检会了不同模子之间被迫推理的相反。在交互场景中，领有迥殊信息的智能体参与一场游戏，防护者的办法是保握其信息的宽广性，而攻击者则试图揭开它，因而这两种变装的界说如下：
防护者：他们需要防护其秘密信息的显露。其灵验性与攻击者推断该信息的胜仗率成反比，即1减去攻击者的推断胜仗率。
攻击者：他们需要获取他东说念主的秘密信息。其技艺与它们我方的推理胜仗率成正比。
咱们的测试基准揭露了防护者和攻击者的变装代表了不同的技艺。在交互过程中，模子可能同期充任攻击者和防护者。为了评估模子在这些变装中的技艺，咱们分析了它们交互的成果，如下图所示，大多数模子劳作防护技艺，时时显露宽广并在不同场景中发扬不镇静。其中，GPT-4o既擅长守密，又擅长被迫推理；Qwen2.5-14b发扬出了较强的进犯型，善于推断信息；而Llama-3-8b则更保守，更善于保守宽广。
图7：看成攻击者和防护者的模子发扬。
3. 什么样的场景对变装画像愈加敏锐？
为了丰富场景，咱们通过用合成的智能体来替换脚本中的原始变装，因此，咱们在此探讨智能体的变装画像对酬酢智能的影响。咱们使用卡方进修来识别荒谬模板（p值=0.05），其中，荒谬模板指在归拢模子的整个模板发扬中评价方针的方差具有权贵性相反的模板。成果表明，在92.6％以上的场景下，基于上述责任流的变装替换霸道零假定（即莫得权贵相反）。
咱们对另外这7.4％相反权贵的荒谬场景进行了东说念主工评估，以定位影响场景鲁棒性的要害因素：
一些社会办法触及到回击普世价值的意见或步履（如辞谢抽烟和表情爆发），这可能受到智能体的个性和大模子偏好对都技艺的影响；
一些场景需要细腻的个东说念主层面信息，使得一般的替换经错误效，很是是触及多个变装的表情问题。
四、论断
本文建议了AgentSense，一个在各种化和具有挑战性的社会环境中评估LLM酬酢智能的基准。平常的实验表明，刻下的大语言模子在复杂的社会场景和高等次办法方面很贫乏。进一步的分析考证了评估过程中潜在的影响因素，展示了AgentSense的鲁棒性和区分技艺。
起首： 公众号【复旦DISC 】
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-The End-
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将门是一家以专注于数智中枢科技范围的新式创投契构，亦然北京市标杆型孵化器。 公司奋发于通过联接时间与贸易，发掘和栽种具有大家影响力的科技立异企业，推动企业立异发展与产业升级。
将门成立于2015年底，首创团队由微软创投在中国的首创团队原班东说念主马构建而成，曾为微软优选和深度孵化了126家立异的时间型创业公司。
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