Towards Rationality in Language and Multimodal Agents: A Survey
作者: Bowen Jiang, Yangxinyu Xie, Xiaomeng Wang, Yuan Yuan, Zhuoqun Hao, Xinyi Bai, Weijie J. Su, Camillo J. Taylor, Tanwi Mallick
分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.MA
发布日期: 2024-06-01 (更新: 2025-02-16)
备注: This paper has been accepted to the NAACL 2025 Main
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述语言和多模态Agent的理性化方法，探索提升智能系统决策一致性的途径
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 多模态Agent 多Agent系统 理性化 决策 知识推理 外部工具 智能系统
📋 核心要点
- 大型语言模型（LLM）由于知识空间有限和输出不一致，难以达到理性化的要求，导致决策可靠性不足。
- 研究转向多模态和多Agent系统，并集成外部工具、编程代码等模块，以提升Agent的决策理性。
- 本文综述了语言和多模态Agent在增强理性化方面的最新进展，并指出了该领域面临的挑战和未来方向。
📝 摘要（中文）
本文探讨了如何构建更具理性的语言和多模态Agent，以及智能系统中理性化的定义标准。理性是指遵循理智指导的特性，其决策与证据和逻辑原则相符。它通过确保充分论证和一致的解决方案，在可靠的问题解决中发挥着关键作用。尽管大型语言模型（LLM）取得了进展，但由于其有限的知识空间和不一致的输出，通常无法达到理性化的要求。为此，近期的研究工作已转向开发多模态和多Agent系统，并集成外部工具、编程代码、符号推理器、效用函数和保形风险控制等模块，而不是仅仅依赖单个LLM进行决策。本文综述了语言和多模态Agent的最新进展，评估了它们在增强理性化方面的作用，并概述了开放的挑战和未来的研究方向。我们在https://github.com/bowen-upenn/Agent_Rationality维护一个开放的存储库。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在复杂决策场景中表现出非理性行为，例如知识盲区、逻辑错误和输出不一致。这主要是因为LLM依赖于有限的训练数据，缺乏对外部知识的有效利用和严谨的推理能力。因此，如何提升语言和多模态Agent的理性化水平，使其能够做出更可靠、更符合逻辑的决策，是一个重要的研究问题。
核心思路：本文的核心思路是超越单一LLM的局限，通过构建多模态和多Agent系统，并集成外部工具、编程代码、符号推理器等模块，来增强Agent的理性化水平。这种方法旨在利用不同模态的信息互补、Agent之间的协作以及外部工具的专业能力，从而弥补LLM的不足，提高决策的准确性和一致性。
技术框架：本文综述的技术框架主要围绕以下几个方面展开：1) 多模态Agent：利用视觉、听觉等多种模态的信息，增强Agent对环境的感知和理解能力。2) 多Agent系统：通过多个Agent之间的协作和竞争，提高决策的鲁棒性和效率。3) 外部工具集成：将外部知识库、计算器、编程环境等工具集成到Agent中，使其能够利用外部资源进行更复杂的推理和计算。4) 符号推理器：引入符号推理模块，对LLM的输出进行逻辑验证和修正，确保决策的合理性。5) 效用函数和保形风险控制：通过定义效用函数来指导Agent的决策，并利用保形风险控制来评估和降低决策的风险。
关键创新：本文的创新之处在于对语言和多模态Agent理性化方法的系统性综述。它不仅总结了现有方法的优点和不足，还提出了未来研究方向，例如如何更好地融合不同模态的信息、如何设计更有效的Agent协作机制、如何将外部知识更有效地融入到Agent的决策过程中等。
关键设计：由于是综述文章，没有具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但文章强调了不同模块之间的协同工作，例如如何设计有效的prompt来引导LLM调用外部工具，如何设计合适的奖励函数来鼓励Agent之间的协作，以及如何利用保形预测来评估和降低决策风险等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。但它总结了现有研究在提升Agent理性化方面的努力，例如通过多模态融合提高感知能力，通过多Agent协作增强决策鲁棒性，以及通过集成外部工具扩展知识范围。这些方法在一定程度上提高了Agent的决策质量，但仍存在许多挑战，例如如何有效融合不同模态的信息，如何设计高效的Agent协作机制等。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能客服、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等领域。通过提升Agent的理性化水平，可以使其在复杂环境中做出更可靠、更符合逻辑的决策，从而提高工作效率、降低风险并改善用户体验。未来，随着多模态和多Agent技术的不断发展，理性化的Agent将在更多领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
This work discusses how to build more rational language and multimodal agents and what criteria define rationality in intelligent systems. Rationality is the quality of being guided by reason, characterized by decision-making that aligns with evidence and logical principles. It plays a crucial role in reliable problem-solving by ensuring well-grounded and consistent solutions. Despite their progress, large language models (LLMs) often fall short of rationality due to their bounded knowledge space and inconsistent outputs. In response, recent efforts have shifted toward developing multimodal and multi-agent systems, as well as integrating modules like external tools, programming codes, symbolic reasoners, utility function, and conformal risk controls rather than relying solely on a single LLM for decision-making. This paper surveys state-of-the-art advancements in language and multimodal agents, assesses their role in enhancing rationality, and outlines open challenges and future research directions. We maintain an open repository at https://github.com/bowen-upenn/Agent_Rationality.