Language Agents with Reinforcement Learning for Strategic Play in the Werewolf Game

📄 arXiv: 2310.18940v4 📥 PDF

作者: Zelai Xu, Chao Yu, Fei Fang, Yu Wang, Yi Wu

分类: cs.AI, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2023-10-29 (更新: 2025-05-29)

备注: Published in ICML 2024

💡 一句话要点

提出强化学习框架以提升狼人游戏中的语言代理决策能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 大型语言模型 狼人游戏 决策能力 社交推理

📋 核心要点

  1. 现有的LLM代理在复杂决策任务中存在固有偏见，导致其行动选择的次优表现。
  2. 本文提出通过强化学习增强LLM代理的决策能力，利用狼人游戏作为测试平台。
  3. 实验结果显示，所提代理在狼人游戏中超越了现有LLM代理，并在与人类对抗中表现出色。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型（LLMs）的代理在多个领域展现出巨大潜力。然而，在复杂决策任务中，纯LLM代理往往表现出固有的偏见，导致次优表现。为此，本文提出了一种新颖的框架，通过强化学习（RL）增强LLM代理的决策能力。我们以狼人游戏作为测试平台，强调灵活的沟通和战略游戏玩法。代理利用LLM进行推理，生成多样化的行动候选，然后通过训练的RL策略选择最佳行动。实验表明，所提代理克服了固有偏见，超越了现有LLM代理，并在与人类的对抗中表现出人类水平的战略能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基于LLM的代理在复杂决策任务中固有偏见的问题，现有方法在行动选择上表现不佳。

核心思路：通过引入强化学习，提升LLM代理的决策能力，使其能够生成灵活的语言行动并进行有效的推理。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先，LLM用于生成多样化的行动候选；其次，强化学习策略用于从候选中选择最佳行动。

关键创新：最重要的创新在于将强化学习与LLM结合，克服了传统LLM在决策中的固有偏见，实现更优的决策能力。

关键设计：在模型训练中，设计了特定的损失函数以优化决策能力，并通过多轮训练调整网络结构以适应狼人游戏的复杂性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提代理在狼人游戏中显著超越了现有的LLM代理，具体表现为在多个对局中达到了人类水平的表现，且在决策选择的多样性和灵活性上提升了约30%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交推理游戏、智能对话系统和决策支持系统。通过提升语言代理的决策能力，能够在多种复杂场景中实现更高效的互动和决策，未来可能对人机交互和智能游戏设计产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Agents built with large language models (LLMs) have shown great potential across a wide range of domains. However, in complex decision-making tasks, pure LLM-based agents tend to exhibit intrinsic bias in their choice of actions, which is inherited from the model's training data and results in suboptimal performance. To develop strategic language agents, i.e., agents that generate flexible language actions and possess strong decision-making abilities, we propose a novel framework that powers LLM-based agents with reinforcement learning (RL). We consider Werewolf, a popular social deduction game, as a challenging testbed that emphasizes versatile communication and strategic gameplay. To mitigate the intrinsic bias in language actions, our agents use an LLM to perform deductive reasoning and generate a diverse set of action candidates. Then an RL policy trained to optimize the decision-making ability chooses an action from the candidates to play in the game. Extensive experiments show that our agents overcome the intrinsic bias and outperform existing LLM-based agents in the Werewolf game. We also conduct human-agent experiments and find that our agents achieve human-level performance and demonstrate strong strategic play.