LLMArena: Assessing Capabilities of Large Language Models in Dynamic Multi-Agent Environments

📄 arXiv: 2402.16499v1 📥 PDF

作者: Junzhe Chen, Xuming Hu, Shuodi Liu, Shiyu Huang, Wei-Wei Tu, Zhaofeng He, Lijie Wen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-26

💡 一句话要点

提出LLMArena以评估大语言模型在动态多智能体环境中的能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 多智能体系统 动态环境 能力评估 游戏AI 自主代理 Trueskill评分

📋 核心要点

  1. 现有的LLM代理评估方法存在静态数据集和单智能体场景的局限性，无法有效评估多智能体交互的复杂性。
  2. 论文提出LLMArena框架，旨在动态多智能体环境中评估LLM的多样化能力，涵盖多个游戏环境。
  3. 实验结果显示，LLM在对手建模和团队协作方面仍需改进，LLMArena为未来研究提供了方向和基础。

📝 摘要（中文）

近年来，大语言模型（LLMs）的进展显示出其在实现具有人类水平智能的自主代理方面的潜力。然而，现有的评估LLM代理的基准要么使用静态数据集，可能导致数据泄露，要么仅关注单智能体场景，忽视了多智能体交互的复杂性。因此，缺乏一个能够评估LLM代理在动态多智能体环境中多样化能力的基准。为此，我们提出了LLMArena，这是一个新颖且易于扩展的框架，用于评估LLM在动态多智能体环境中的多样化能力。LLMArena涵盖七个不同的游戏环境，采用Trueskill评分来评估LLM代理的关键能力，包括空间推理、战略规划、数值推理、风险评估、沟通、对手建模和团队协作。我们进行了广泛的实验和人类评估，结果表明，LLM在成为完全自主代理的道路上仍有很长的路要走，尤其是在对手建模和团队协作方面。我们希望LLMArena能够指导未来的研究，提升LLM的这些能力，最终实现更复杂和实用的动态多智能体应用。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是缺乏有效的基准来评估大语言模型（LLM）在动态多智能体环境中的能力。现有方法主要依赖静态数据集或单智能体场景，无法反映多智能体交互的复杂性和动态性。

核心思路：论文的核心解决思路是构建LLMArena框架，提供一个多样化的动态环境，以全面评估LLM在多智能体场景中的表现。通过引入Trueskill评分机制，能够更准确地评估LLM的多种能力。

技术框架：LLMArena框架包含七个不同的游戏环境，每个环境设计用于测试特定的能力，如空间推理、战略规划等。评估过程结合了自动评分和人类评估，确保结果的可靠性。

关键创新：最重要的技术创新点在于LLMArena的设计，它不仅提供了多样化的评估环境，还引入了动态交互的元素，使得评估结果更具现实意义。这与现有的静态评估方法形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了Trueskill评分系统来评估代理的表现，确保评估的公平性和准确性。此外，环境的动态变化和多智能体交互是关键设计因素，影响着LLM的表现和学习能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在对手建模和团队协作方面的表现仍有待提升，尤其在这些领域与基线模型相比，显示出显著的改进空间。具体数据和评估结果将在后续研究中详细呈现。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括游戏AI、智能代理和人机交互等。LLMArena框架能够为开发更智能的自主代理提供基础，推动LLM在复杂环境中的应用，提升其在实际场景中的表现和适应能力。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have revealed their potential for achieving autonomous agents possessing human-level intelligence. However, existing benchmarks for evaluating LLM Agents either use static datasets, potentially leading to data leakage or focus only on single-agent scenarios, overlooking the complexities of multi-agent interactions. There is a lack of a benchmark that evaluates the diverse capabilities of LLM agents in multi-agent, dynamic environments. To this end, we introduce LLMArena, a novel and easily extensible framework for evaluating the diverse capabilities of LLM in multi-agent dynamic environments. LLMArena encompasses seven distinct gaming environments, employing Trueskill scoring to assess crucial abilities in LLM agents, including spatial reasoning, strategic planning, numerical reasoning, risk assessment, communication, opponent modeling, and team collaboration. We conduct an extensive experiment and human evaluation among different sizes and types of LLMs, showing that LLMs still have a significant journey ahead in their development towards becoming fully autonomous agents, especially in opponent modeling and team collaboration. We hope LLMArena could guide future research towards enhancing these capabilities in LLMs, ultimately leading to more sophisticated and practical applications in dynamic, multi-agent settings. The code and data will be available.