研究动机与挑战
在当前的人工智能研究中，大型语言模型（LLMs）已经展示了其在自然语言处理任务中的强大能力。但是当这些模型应用于需要多步推理和决策的动态交互环境时，仍然面临许多挑战。传统的监督预训练方法主要依赖于静态数据集，这使得模型在面对动态环境时表现不佳。
传统的监督预训练方法依赖于静态数据集，这些数据集无法涵盖所有可能的环境变化和复杂决策场景。因此模型在实际应用中容易出现泛化能力不足的问题。
在多步决策过程中，早期步骤中的错误会逐步累积，导致最终决策的质量下降。现有的监督微调方法往往无法有效地纠正这些错误，导致模型在复杂任务中的表现不理想。
现有方法通常依赖于专家演示数据进行微调，但这些数据的覆盖范围有限，无法充分探索所有可能的决策路径。这限制了模型在未知环境中的探索和学习能力。
为了克服上述局限性，研究人员需要一种能够在复杂决策任务中有效学习和泛化的新方法。Agent Q框架的提出正是基于这一动机。
提升模型的泛化能力：通过结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）和自我批评机制，Agent Q框架旨在提升模型在动态环境中的泛化能力，使其能够在不同的任务和环境中表现出色。
减少错误累积：通过引入自我批评机制，模型能够在每一步决策中进行自我评估和反馈，从而减少错误的累积效应，提高最终决策的质量。
增强探索能力：通过使用MCTS进行搜索，Agent Q框架能够更全面地探索可能的决策路径，从而提高模型在未知环境中的探索和学习能力。
Agent Q框架的研究动机在于开发一种能够在复杂、多变的环境中进行自主决策和学习的AI代理，为实现更高级的人工智能应用奠定基础。
Agent Q框架
选择阶段：使用UCB1公式选择节点，平衡探索和利用。 扩展阶段：在选择的节点上执行动作，生成新的节点（网页）。 模拟阶段：从新节点开始，使用当前策略进行轨迹滚动，直到达到终止状态。 反向传播阶段：从叶节点向上更新每个节点的值，优化策略。
动作生成：在每个节点上，模型生成多个可能的动作。 AI反馈：使用AI模型对生成的动作进行评分，评估其在完成任务中的效用。 动作选择：根据评分选择最优动作，指导下一步的搜索和决策。
实验设置与结果
实验环境
WebShop模拟电商平台 WebShop是一个模拟的电子商务平台，用于测试Agent Q在复杂、多步决策任务中的表现。在这个环境中，代理需要浏览网页、搜索产品并完成购买任务。WebShop环境提供了一个动态且复杂的测试平台，能够有效评估代理的搜索和决策能力。
实际预订网站（OpenTable） OpenTable是一个实际的餐厅预订网站，任务是为用户预订餐厅座位。代理需要在网站上找到餐厅页面，选择预订日期和时间，填写用户信息并提交预订请求。OpenTable环境的复杂性在于其动态网页内容和多步交互过程，这对代理的推理和决策能力提出了更高的要求。
实验结果
WebShop环境 在WebShop环境中，Agent Q展示了显著的性能提升。通过结合MCTS搜索和自我批评机制，Agent Q能够更有效地探索和决策。实验结果显示，Agent Q在具备在线搜索能力时，成功率从基础模型的28.6%提升到50.5%，超过了平均人类表现。这表明，Agent Q在复杂的电子商务任务中具有较强的泛化能力和决策效率。
OpenTable环境 在OpenTable环境中，Agent Q同样表现出色。由于预订任务的复杂性和多步交互过程，传统方法难以达到高成功率。然而Agent Q结合MCTS搜索后，成功率显著提升。实验结果显示，基础模型的零样本成功率为18.6%，通过强化微调（RFT）和DPO算法，成功率提升至71.8%。进一步结合MCTS搜索，Agent Q的成功率达到95.4%，远超其他方法。这表明Agent Q在实际预订任务中的表现优于其他方法，能够有效应对复杂的动态环境。
实验结果证明了Agent Q框架在提升自主AI代理能力方面的显著效果。通过结合MCTS搜索、自我批评机制和DPO算法，Agent Q在复杂、多变的环境中展示了强大的推理和决策能力，为实现更高级的人工智能应用奠定了基础。
方法细节
POMDP框架
Agent Q框架采用部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）来建模网络交互。POMDP包括以下几个关键组件：
观察空间（𝒪）：代理能够观察到的环境信息。
未观察状态空间（𝒮）：环境的真实状态，但代理无法直接观察。
动作空间（𝒜）：代理可以执行的动作集合。
转移分布（𝑇）：描述状态转移的概率分布。
奖励函数（𝑅）：评估代理在特定状态下执行特定动作的收益。
初始状态分布（𝜇0）：环境的初始状态分布。
折扣因子（𝛾）：用于折扣未来奖励的权重。
在POMDP框架下，代理的观察包括用户指令和网页内容，动作由计划、推理、环境交互和解释组成。通过这种方式，Agent Q能够在复杂的网页环境中进行有效的搜索和决策。
动作选择与扩展
在Agent Q框架中，动作选择和扩展是通过使用UCB1公式和AI反馈进行的。具体步骤如下：
选择阶段：使用UCB1公式选择节点，平衡探索和利用。UCB1公式如下：
其中，N(ht)表示状态ht的访问频率，Cexp是探索常数。
扩展阶段：在选择的节点上执行动作，生成新的节点（网页）。在每个节点上，模型生成多个可能的动作，并通过AI反馈对这些动作进行评分。AI反馈模型会对生成的动作进行排序，评估其在完成任务中的效用。
通过这种方式，Agent Q能够在每一步决策中进行自我评估和反馈，从而减少错误的累积效应，提高最终决策的质量。
反向传播
反向传播阶段通过更新节点值来优化策略。具体步骤如下：
模拟阶段：从新节点开始，使用当前策略进行轨迹滚动，直到达到终止状态。环境返回一个奖励R，如果代理成功完成任务，则R=1，否则R=0。
反向传播阶段：从叶节点向上更新每个节点的值，优化策略。更新公式如下：
其中，Q(ht, ai)表示在状态ht选择动作ai的平均奖励，N(ht, ai)表示在搜索过程中访问该状态动作对的次数。
通过反向传播，Agent Q能够有效地更新策略，提高在复杂环境中的决策能力。
总的来说，Agent Q框架通过POMDP建模、UCB1公式和AI反馈进行动作选择与扩展，以及反向传播优化策略，实现了在复杂决策任务中的有效学习和优化，显著提升了LLMs在动态交互环境中的自主代理能力。
图3:WebShop Yao等人（2022）任务中不同方法的成功率。所有模型均基于xLAM-v0.1-r Zhang等人（2024c）。与xLAM-v0.1-r相比，RFT和DPO的性能分别从28.6%提高到31.3%和37.5%。然而这些方法仍然落后于50.0%的人类平均表现。他们的方法，Agent Q+MCTS比基本模型获得了显著的收益（76.57%的相对改善），在WebShop上的表现优于人类的平均表现，成功率为50.5%。
强化学习与微调
强化学习方法
在Agent Q框架中，强化学习（RL）方法的应用是提升模型在复杂决策任务中表现的关键。本文采用了离线RL和直接偏好优化（DPO）算法，以实现高效的模型微调。
离线RL是一种在预先收集的数据集上进行训练的方法，避免了在线RL在实际环境中可能带来的高成本和风险。离线RL通过利用已有的轨迹数据，优化模型的决策策略，使其在面对类似任务时能够做出更优的决策。
直接偏好优化（DPO）算法是一种适用于离线环境的RL方法，特别适合于多步推理问题。DPO通过成对比较反馈来优化模型，具体步骤如下：
偏好对生成：在每个节点上，生成成功和失败轨迹的偏好对。
目标优化：使用DPO算法对偏好对进行优化，调整模型参数。
DPO算法的优势在于能够利用离线数据进行高效训练，不需要在线数据采集，从而降低了训练成本和风险。
实验结果
在实验中，Agent Q框架结合了MCTS搜索和DPO算法，显著提升了模型在WebShop和OpenTable任务中的成功率。
WebShop环境 在WebShop模拟电商平台中，Agent Q展示了显著的性能提升。通过结合MCTS搜索和DPO算法，Agent Q能够更有效地探索和决策。实验结果显示，Agent Q在具备在线搜索能力时，成功率从基础模型的28.6%提升到50.5%，超过了平均人类表现。这表明，Agent Q在复杂的电子商务任务中具有较强的泛化能力和决策效率。
OpenTable环境 在OpenTable实际预订网站中，Agent Q同样表现出色。由于预订任务的复杂性和多步交互过程，传统方法难以达到高成功率。然而Agent Q结合MCTS搜索后，成功率显著提升。实验结果显示，基础模型的零样本成功率为18.6%，通过强化微调（RFT）和DPO算法，成功率提升至71.8%。进一步结合MCTS搜索，Agent Q的成功率达到95.4%，远超其他方法。这表明，Agent Q在实际预订任务中的表现优于其他方法，能够有效应对复杂的动态环境。
图4：该策略在推理时间搜索的每一步都提出了K个操作。评论家也被初始化为策略使用的相同基础LLM模型，对策略提出的行动进行排名。该排名用于指导扩展后的节点选择，并用于在策略训练期间构建偏好对。
总的来说，实验结果证明了Agent Q框架在提升自主AI代理能力方面的显著效果。通过结合MCTS搜索、自我批评机制和DPO算法，Agent Q在复杂、多变的环境中展示了强大的推理和决策能力，为实现更高级的人工智能应用奠定了基础。
实际应用与扩展
在OpenTable环境中的初步实验结果显示，Agent Q在实际应用中表现出色。OpenTable是一个实际的餐厅预订网站，任务是为用户预订餐厅座位。代理需要在网站上找到餐厅页面，选择预订日期和时间，填写用户信息并提交预订请求。由于OpenTable环境的复杂性和多步交互过程，传统方法难以达到高成功率。
图5：在轨迹结束时，调用GPT-4-V评估器，根据最终的观察和行动历史提供对代理性能的反馈，以确定成功分数。该模型会显示轨迹的压缩执行历史和最终状态的屏幕截图。成功度量是一个二进制0/1值。
实验结果显示，基础模型的零样本成功率为18.6%。通过强化微调（RFT）和DPO算法，成功率提升至71.8%。进一步结合MCTS搜索，Agent Q的成功率达到95.4%，远超其他方法。这表明，Agent Q在实际预订任务中的表现优于其他方法，能够有效应对复杂的动态环境。
图6:OpenTable上不同方法的成功率。除非另有说明，否则所有型号均基于LLaMA-3-70B-Instruct Touvron等人（2023）。将DPO和RFT与MCTS结合使用，性能分别从18.6%提高到71.8%和84.3%。我们发现，Agent Q本身达到了81.7%，Agent Q+MCTS的性能明显优于所有其他技术，在OpenTable上的性能为95.4%。
尽管Agent Q在实验中表现出色，但在实际应用中仍面临一些挑战和需要进一步优化的方向。
在实际应用中，代理可能会在搜索过程中犯错，特别是在处理敏感信息（如支付和个人信息）时。这些错误可能难以修复或逆转，因此需要额外的安全措施和人类监督。
在复杂的动态环境中，代理需要与用户进行有效的交互，以确保任务的成功完成。例如，当预订日期和时间不可用时，代理需要与用户沟通以选择最合适的替代选项。这需要代理具备强大的自然语言理解和生成能力。
尽管Agent Q在实验中表现出色，但仍有改进空间。例如，可以进一步优化搜索算法，减少搜索过程中的风险和错误。此外，可以探索更多的自我监督和AI反馈机制，以提高代理的决策质量。
未来的研究可以探索Agent Q在其他实际应用场景中的表现，如电子商务、金融交易和客户服务等。这些场景同样需要复杂的多步决策和推理能力，Agent Q的框架和方法可以为这些应用提供有力支持。
Agent Q在实际应用中的初步实验结果令人鼓舞，但在实现全面部署之前，仍需解决在线安全、交互问题和进一步优化等挑战。未来的研究将继续探索这些方向，以提升自主AI代理的能力和可靠性。（END）
参考资料：https://arxiv.org/abs/2408.07199
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