Agent-Environment Alignment via Automated Interface Generation

📄 arXiv: 2505.21055v1 📥 PDF

作者: Kaiming Liu, Xuanyu Lei, Ziyue Wang, Peng Li, Yang Liu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-27

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ALIGN框架以解决智能体与环境不匹配问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 智能体 环境对齐 接口生成 决策系统 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有方法在智能体与环境的交互中存在不一致性，导致智能体性能瓶颈。
  2. 本文提出ALIGN框架，通过自动生成对齐接口来改善智能体与环境之间的交互。
  3. 实验表明，ALIGN在多个任务中均实现了显著的性能提升，尤其在ALFWorld中成功率提高了45.67%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）智能体在交互决策任务中展现了出色的推理能力。然而，智能体的内部期望与环境实际状态之间常常存在不匹配现象，称为智能体-环境不一致。尽管已有研究致力于改进智能体策略和环境设计，但接口的关键作用仍未得到充分探讨。本文提出了ALIGN框架，通过丰富接口来缓解不一致问题，增强环境的静态信息和逐步观察。该接口作为轻量级包装器实现，无需修改智能体逻辑或环境代码。实验结果显示，在多个领域中，ALIGN显著提升了智能体的表现，ALFWorld中的成功率提高了45.67%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决智能体与环境之间的期望与实际状态不一致的问题。现有方法在智能体策略和环境设计上投入较多，但接口的作用尚未得到充分重视。

核心思路：ALIGN框架通过自动生成对齐接口，增强环境信息和智能体观察，进而缓解智能体-环境不一致的问题。这种设计使得智能体能够更准确地理解环境反馈。

技术框架：ALIGN框架主要包括接口生成模块和信息增强模块。接口生成模块负责创建与环境交互的对齐接口，而信息增强模块则提升环境的静态信息和动态观察反馈。

关键创新：ALIGN的核心创新在于其轻量级的接口生成方式，能够在不修改智能体逻辑和环境代码的情况下实现对齐。这一方法与传统的直接修改智能体或环境的方式本质上不同。

关键设计：在设计中，ALIGN使用了特定的参数设置以确保接口的有效性，同时采用了适应性损失函数来优化接口生成过程。网络结构上，ALIGN能够适应不同的智能体架构和LLM基础模型，避免了接口的重复生成。

📊 实验亮点

实验结果显示，ALIGN在多个任务中均实现了显著的性能提升，尤其在ALFWorld中成功率提高了45.67%。此外，ALIGN生成的接口能够在不同智能体架构和LLM基础模型中有效泛化，无需重新生成接口。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动化决策系统和智能助手等。通过改善智能体与环境的交互，ALIGN能够提升智能体在复杂任务中的表现，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language model (LLM) agents have shown impressive reasoning capabilities in interactive decision-making tasks. These agents interact with environment through intermediate interfaces, such as predefined action spaces and interaction rules, which mediate the perception and action. However, mismatches often happen between the internal expectations of the agent regarding the influence of its issued actions and the actual state transitions in the environment, a phenomenon referred to as \textbf{agent-environment misalignment}. While prior work has invested substantially in improving agent strategies and environment design, the critical role of the interface still remains underexplored. In this work, we empirically demonstrate that agent-environment misalignment poses a significant bottleneck to agent performance. To mitigate this issue, we propose \textbf{ALIGN}, an \underline{A}uto-A\underline{l}igned \underline{I}nterface \underline{G}e\underline{n}eration framework that alleviates the misalignment by enriching the interface. Specifically, the ALIGN-generated interface enhances both the static information of the environment and the step-wise observations returned to the agent. Implemented as a lightweight wrapper, this interface achieves the alignment without modifying either the agent logic or the environment code. Experiments across multiple domains including embodied tasks, web navigation and tool-use, show consistent performance improvements, with up to a 45.67\% success rate improvement observed in ALFWorld. Meanwhile, ALIGN-generated interface can generalize across different agent architectures and LLM backbones without interface regeneration. Code and experimental results are available at https://github.com/THUNLP-MT/ALIGN.