エージェント型LLMの文脈を記述するための言語

Abstract

大規模言語モデルは、より大規模なシステム（「LLMエージェント」）の中でますます利用されるようになっている。これらは、LLMへの一連の呼び出しから構成され、各呼び出しでは、LLMに対して命令、観測、および相互作用履歴の組み合わせが与えられる。符号化された情報の設計とその構造は、結果として得られるシステムの品質において中心的な役割を担っており、そのためコンテキスト・エンジニアリングに費やされる努力がある。したがって、システム内におけるLLMコンテキストの構成と、それが時間とともにどのように変化するかを明確に伝えることが極めて重要である。とはいえ、それを行うための標準は存在しない。コンテキストの構築は通常、非形式的な文章、場当たり的な図、あるいはコードを直接確認することによって伝えられるが、これらはいずれも、プロンプトが相互作用の各ステップを通じてどのように進化するか、または2つのコンテキスト表現戦略がどのように異なるかを正確には捉えていない。これを解決するために、我々はエージェンティック・コンテキスト記述言語（Agentic Context Description Language: ACDL）を導入する。これは、LLM入力コンテキストの構造とダイナミクスを、正確で読みやすく、標準的な方法で指定するための言語であり、さらに視覚化も提供する。ACDLは、役割メッセージ列、動的コンテンツ、時間インデックス付き参照、条件分岐または反復構造といったコンテキストの側面を指定するための構成要素を提供し、特定の実装に依存することなく、プロンプト全体のアーキテクチャを捉える。ACDLの図はホワイトボードに手描きで作成してもよいし、その後にレンダリングできる形式言語として記述してもよい。我々は言語を説明し、いくつかの既存システムとそのバリアントを文書化することで実例を示し、日常的なコミュニケーションおよび論文の両方において、LLMシステムのコンテキストを記述するためにコミュニティがこれを採用することを促す。ツール、例、ドキュメントは www.acdlang.org で利用可能である。