摘要

本文介绍了一种基于大型语言模型（LLM）的自进化AI代理——Richelieu，用于处理复杂的AI外交任务。Richelieu结合了战略规划、目标导向的谈判和社会推理三种核心能力，能够在没有人类数据的情况下通过自我对弈游戏进行自我进化。论文通过实验证明了Richelieu在非公开外交和公开外交场景中的优越性能，特别是在与现有最先进模型如Cicero的对比中表现出色。此外，Richelieu的框架能够兼容不同的LLM，显示出其广泛的适用性和潜在的应用前景。

原理

Richelieu的核心在于其能够进行多层次的战略规划，包括短期和长期的策略制定，以及通过社会推理来理解其他玩家的行为和意图。此外，Richelieu具备强大的记忆系统，能够从过去的谈判和行动中学习，并通过自我反思优化其策略。这些能力的结合使得Richelieu能够在复杂的多代理环境中进行高效的外交互动。

流程

Richelieu的工作流程包括几个关键步骤：首先，通过社会推理模块分析游戏状态，构建对其他玩家意图和关系的理解；接着，战略规划模块根据这些理解和长期目标提出子目标；然后，谈判模块与玩家进行对话，评估其真实性并达成子目标；最后，行动模块根据更新后的社会状态和子目标决定行动。整个过程中，记忆管理模块记录并总结历史经验，支持其他模块的决策，并通过自我对弈游戏进行自我进化。

应用

Richelieu的应用前景广泛，不仅可以在模拟外交环境中使用，还可以在真实世界的外交分析和辅助决策中发挥作用。此外，该模型还可以扩展到其他多代理场景，如实体交互、传感器网络和视频游戏等，显示出其在多个领域中的潜在价值。