このポッドキャストはNotebook LMにより生成しております。

このエピソードでは、大規模言語モデル（LLM）エージェントに導入された画期的な「予見的内省」アプローチを探ります。

これは、まるでAIが自身の「悪魔の代弁者」を持つかのように、行動実行前に潜在的な失敗と代替策を予測する能力を指します。

この三層構造の内省メカニズム（行動前の予見、行動後の評価、計画完了時のレビュー）により、WebArenaのような複雑なWeb環境でのタスクにおいて、

エージェントのパフォーマンスが劇的に向上し、成功率が既存のゼロショット手法を3.5%上回る23.5%を達成しました。

さらに、計画の再修正回数を45%削減し、効率性も大幅に改善された点について深く掘り下げます。

論文全文：https://arxiv.org/abs/2405.16334