Một ngôn ngữ để mô tả các ngữ cảnh LLM có tính tác nhân

Khoa học Máy tính > Trí tuệ Nhân tạo arXiv:2605.01920 (cs) [Đệ trình ngày 3/5/2026] Tiêu đề: Một ngôn ngữ để mô tả ngữ cảnh LLM tác nhân Tác giả: Noga Peleg Pelc, Gal A. Kaminka, Yoav Goldberg Xem bản PDF của bài báo có tiêu đề "A Language for Describing Agentic LLM Contexts", của Noga Peleg Pelc và 2 tác giả khác. Xem PDF HTML (thử nghiệm) Tóm tắt: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng được sử dụng trong các hệ thống lớn hơn ("tác nhân LLM"). Các hệ thống này thực hiện một chuỗi các lệnh gọi LLM, mỗi lệnh gọi cung cấp cho LLM sự kết hợp của các hướng dẫn, quan sát và lịch sử tương tác. Việc thiết kế thông tin được mã hóa và cấu trúc của nó đóng vai trò trung tâm trong chất lượng của hệ thống kết quả, dẫn đến những nỗ lực dành cho kỹ thuật ngữ cảnh. Do đó, việc truyền đạt thành phần của ngữ cảnh LLM trong một hệ thống và cách nó phát triển theo thời gian là rất quan trọng. Tuy nhiên, chưa có tiêu chuẩn nào tồn tại để thực hiện điều này: việc xây dựng ngữ cảnh thường được truyền đạt thông qua văn xuôi không chính thức, sơ đồ tùy chỉnh hoặc kiểm tra trực tiếp mã, không có phương pháp nào trong số đó nắm bắt chính xác cách một lời nhắc phát triển qua các bước tương tác hoặc cách hai chiến lược biểu diễn ngữ cảnh khác nhau. Để khắc phục điều này, chúng tôi giới thiệu Ngôn ngữ mô tả ngữ cảnh tác nhân (ACDL), một ngôn ngữ để chỉ định cấu trúc và động lực của ngữ cảnh đầu vào LLM một cách chính xác, dễ đọc và tiêu chuẩn, cùng với các hình ảnh trực quan. ACDL cung cấp các cấu trúc để chỉ định các khía cạnh ngữ cảnh như chuỗi thông báo vai trò, nội dung động, tham chiếu được lập chỉ mục theo thời gian và cấu trúc có điều kiện hoặc lặp lại, nắm bắt toàn bộ kiến trúc của một lời nhắc độc lập với bất kỳ triển khai cụ thể nào. Sơ đồ ACDL có thể được vẽ tay trên bảng trắng hoặc viết bằng ngôn ngữ hình thức sau đó có thể được hiển thị. Chúng tôi mô tả ngôn ngữ, chứng minh nó bằng cách ghi lại một số hệ thống hiện có và các biến thể của chúng, đồng thời khuyến khích cộng đồng áp dụng nó để mô tả ngữ cảnh hệ thống LLM, cả trong giao tiếp hàng ngày và trong các bài báo. Công cụ, ví dụ và tài liệu có sẵn tại http://this.url. Bình luận: 18 trang, 12 hình. Được chấp nhận tại CAIS '26. Trang dự án: http://this.url. Chủ đề: Trí tuệ nhân tạo (cs.AI); Tính toán và Ngôn ngữ (cs.CL); Hệ thống đa tác nhân (cs.MA); Kỹ thuật phần mềm (cs.SE) Các lớp ACM: I.2.7; I.2.11; D.3.2 Trích dẫn: arXiv:2605.01920 [cs.AI] (hoặc arXiv:2605.01920v1 [cs.AI] cho phiên bản này) https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.01920 Tập trung để tìm hiểu thêm DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký) Tham khảo tạp chí: CAIS '26: Hội nghị ACM về AI và Hệ thống tác nhân, tháng 5/2026, San Jose, CA, Hoa Kỳ DOI liên quan: https://doi.org/10.1145/3786335.3813126 Tập trung để tìm hiểu thêm DOI liên kết đến các tài nguyên liên quan Lịch sử đệ trình Từ: Noga Peleg Pelc [xem email] [v1] Chủ Nhật, 3/5/2026 15:02:44 UTC (2.710 KB) Liên kết toàn văn: Truy cập bài báo: Xem bản PDF của bài báo có tiêu đề "A Language for Describing Agentic LLM Contexts", của Noga Peleg Pelc và 2 tác giả khác. Xem PDF HTML (thử nghiệm) Nguồn TeX xem giấy phép Ngữ cảnh duyệt hiện tại: cs.AI < trước | tiếp theo > mới | gần đây | 2026-05 Thay đổi để duyệt theo: cs cs.CL cs.MA cs.SE Tài liệu tham khảo & Trích dẫn NASA ADS Google Scholar Semantic Scholar xuất trích dẫn BibTeX Đang tải... Trích dẫn định dạng BibTeX &times; Đang tải... Dữ liệu được cung cấp bởi: Đánh dấu Công cụ thư mục Công cụ thư mục và trích dẫn Khám phá thư mục Bật/Tắt Khám phá thư mục (Khám phá là gì?) Connected Papers Bật/Tắt Connected Papers (Connected Papers là gì?) Litmaps Bật/Tắt Litmaps (Litmaps là gì?) scite.ai Bật/Tắt scite Smart Citations (Smart Citations là gì?) Mã, Dữ liệu, Phương tiện Mã, Dữ liệu và Phương tiện liên quan đến bài viết này alphaXiv Bật/Tắt alphaXiv (alphaXiv là gì?) Liên kết đến Mã Bật/Tắt CatalyzeX Code Finder for Papers (CatalyzeX là gì?) DagsHub Bật/Tắt DagsHub (DagsHub là gì?) GotitPub Bật/Tắt Gotit.pub (GotitPub là gì?) Huggingface Bật/Tắt Hugging Face (Huggingface là gì?) ScienceCast Bật/Tắt ScienceCast (ScienceCast là gì?) Bản trình diễn Bản trình diễn Replicate Bật/Tắt Replicate (Replicate là gì?) Spaces Bật/Tắt Hugging Face Spaces (Spaces là gì?) Spaces Bật/Tắt TXYZ.AI (TXYZ.AI là gì?) Bài viết liên quan Công cụ đề xuất và tìm kiếm Liên kết đến Influence Flower Influence Flower (Influence Flowers là gì?) Bộ đề xuất CORE Bật/Tắt Bộ đề xuất CORE (CORE là gì?) Tác giả Địa điểm Tổ chức Chủ đề Về arXivLabs arXivLabs: các dự án thử nghiệm với các đối tác cộng đồng arXivLabs là một khuôn khổ cho phép các đối tác phát triển và chia sẻ các tính năng arXiv mới trực tiếp trên trang web của chúng tôi. Cả cá nhân và tổ chức làm việc với arXivLabs đều đã chấp nhận và tuân thủ các giá trị của chúng tôi về sự cởi mở, cộng đồng, sự xuất sắc và quyền riêng tư dữ liệu người dùng. arXiv cam kết với những giá trị này và chỉ làm việc với các đối tác tuân thủ chúng. Bạn có ý tưởng cho một dự án sẽ mang lại giá trị cho cộng đồng arXiv? Tìm hiểu thêm về arXivLabs. Những tác giả nào của bài viết này là người xác nhận? | Tắt MathJax (MathJax là gì?)