멀티_AGENT LLM 팀에서 성격 구성이 중요할 때는 언제인가?

대규모 언어 모델(LLM)에게 개인성 지시를 하는 방식은 대규모 언어 모델이 어떻게 정보를 전달하는지에 영향을 미치지만, 이러한 행동 변화를 목표 업무 결과에 미치는 영향은 아직 연구되지 않았습니다. 이전 연구에서는 저 감수성 개인성을 가진 agent를 지시하면 적대적인 언어를 사용하고, 높은 감수성 개인성을 가진 agent를 지시하면 협력적인 언어를 사용하는 것으로 나타났지만, 다양한 분야에 걸쳐 커뮤니케이션 스타일과 업무 성과의 관계를 체계적으로 조사한 것은 없습니다. 이 연구에서는 개인성 구성이 다중 agent 팀 성과에 중요할지 여부를 조사하기 위해 대규모 언어 모델의 개인성 특성을 3가지 업무 분야 - 구조화된 코딩, 개방형 연구 협력, 경쟁적 협상 - 에 걸쳐 조작했습니다. 저 감수성 개인성이 코딩 업무에서 커뮤니케이션 스타일을 크게 변화시키지만 마일리지 완성을 거의 영향을 미치지 않는 반면, 개방형 협력과 협상에서 동일한 조작이 성과를 크게 저하시킨다는 것을 발견했습니다. 다중 agent 시스템 설계와 개인성 조작의 한계에 대한 implication을 논의합니다.