Enhancing Decision-Making for LLM Agents via Step-Level Q-Value Models

📄 arXiv: 2409.09345v1 📥 PDF

作者: Yuanzhao Zhai, Tingkai Yang, Kele Xu, Feng Dawei, Cheng Yang, Bo Ding, Huaimin Wang

分类: cs.AI

发布日期: 2024-09-14

💡 一句话要点

提出基于步级Q值模型的LLM Agent决策增强方法，显著提升多步决策任务性能。

🎯 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: LLM Agent Q值模型 多步决策 直接策略优化 蒙特卡洛树搜索

📋 核心要点

  1. LLM Agent在复杂任务中面临中间动作奖励稀疏的问题，导致难以准确评估动作价值。
  2. 利用蒙特卡洛树搜索获取步级Q值，并通过直接策略优化训练LLM，构建Q值模型指导动作选择。
  3. 实验表明，该方法显著提升了LLM Agent在WebShop和HotPotQA等任务上的性能，甚至超越了更大型的模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用任务相关的Q值模型来指导LLM Agent进行动作选择的方法，旨在解决LLM Agent在需要多步决策的任务中面临的挑战。该方法首先通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）收集带有步级Q值的决策轨迹，并构建偏好数据。然后，使用另一个LLM通过步级直接策略优化（DPO）来拟合这些偏好，从而得到Q值模型。在推理过程中，LLM Agent在每个决策步骤选择具有最高Q值的动作。实验结果表明，Q值模型显著提高了各种开源和基于API的LLM Agent的性能。例如，使用Phi-3-mini-4k-instruct构建的Agent在WebShop上的性能提高了103%，在HotPotQA上的性能提高了75%，甚至超过了GPT-4o-mini。此外，Q值模型还具有泛化到不同LLM Agent以及与现有prompt策略无缝集成的优点。

🔬 方法详解

问题定义：LLM Agent在多步决策任务中，由于中间步骤缺乏明确的奖励或惩罚，难以准确评估每个动作的价值，导致决策质量下降。现有方法通常依赖于最终奖励，无法有效指导中间步骤的动作选择。

核心思路：核心在于学习一个能够预测每个步骤动作价值的Q值模型。通过在训练阶段引入步级Q值，Agent可以更好地理解每个动作对最终结果的影响，从而做出更明智的决策。这种方法借鉴了强化学习中的Q-learning思想，但将其应用于LLM Agent的决策过程。

技术框架：整体框架包括数据收集、Q值模型训练和推理三个阶段。首先，使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）生成决策轨迹，并为每个步骤的动作标注Q值。然后，使用另一个LLM，通过步级直接策略优化（DPO）算法，将这些轨迹数据训练成Q值模型。在推理阶段，LLM Agent在每个决策步骤中，查询Q值模型，选择Q值最高的动作。

关键创新：关键创新在于将Q值模型的概念引入到LLM Agent的决策过程中，并提出了一种有效的训练方法，即使用MCTS生成步级Q值数据，然后通过DPO算法训练LLM。与传统的基于最终奖励的训练方法相比，该方法能够更有效地学习动作价值，从而提高决策质量。

关键设计：关键设计包括：1) 使用MCTS进行数据收集，确保Q值的准确性；2) 使用DPO算法进行Q值模型训练，DPO算法是一种高效的策略优化算法，能够有效地利用偏好数据；3) 在推理阶段，将Q值模型与LLM Agent的prompt策略相结合，实现无缝集成。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用Q值模型后，基于Phi-3-mini-4k-instruct的Agent在WebShop上的性能提升了103%，在HotPotQA上的性能提升了75%，甚至超过了GPT-4o-mini。这表明Q值模型能够显著提高LLM Agent的决策能力，并且可以有效地应用于不同规模的LLM。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要多步决策的LLM Agent任务，例如电商购物、问答系统、游戏AI等。通过提升Agent的决策能力，可以提高任务完成的效率和质量，降低人工干预的需求，具有重要的实际应用价值和商业潜力。未来，该方法还可以扩展到更复杂的任务和Agent架构中。

📄 摘要（原文）

Agents significantly enhance the capabilities of standalone Large Language Models (LLMs) by perceiving environments, making decisions, and executing actions. However, LLM agents still face challenges in tasks that require multiple decision-making steps. Estimating the value of actions in specific tasks is difficult when intermediate actions are neither appropriately rewarded nor penalized. In this paper, we propose leveraging a task-relevant Q-value model to guide action selection. Specifically, we first collect decision-making trajectories annotated with step-level Q values via Monte Carlo Tree Search (MCTS) and construct preference data. We then use another LLM to fit these preferences through step-level Direct Policy Optimization (DPO), which serves as the Q-value model. During inference, at each decision-making step, LLM agents select the action with the highest Q value before interacting with the environment. We apply our method to various open-source and API-based LLM agents, demonstrating that Q-value models significantly improve their performance. Notably, the performance of the agent built with Phi-3-mini-4k-instruct improved by 103% on WebShop and 75% on HotPotQA when enhanced with Q-value models, even surpassing GPT-4o-mini. Additionally, Q-value models offer several advantages, such as generalization to different LLM agents and seamless integration with existing prompting strategies.