RRO: LLM Agent Optimization Through Rising Reward Trajectories

📄 arXiv: 2505.20737v1 📥 PDF

作者: Zilong Wang, Jingfeng Yang, Sreyashi Nag, Samarth Varshney, Xianfeng Tang, Haoming Jiang, Jingbo Shang, Sheikh Muhammad Sarwar

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-27

备注: preprint

💡 一句话要点

提出RRO：通过提升奖励轨迹优化LLM Agent，解决复杂多步任务难题。

🎯 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 强化学习 过程奖励模型 奖励上升优化 多步任务 轨迹优化 过程监督

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖过程奖励模型（PRMs）进行强化学习，但计算成本随候选动作数量增加而显著上升。
  2. 提出奖励上升优化（RRO），通过关注连续步骤的奖励趋势，动态调整搜索空间，提升数据质量。
  3. 在WebShop和InterCode-SQL基准测试中，RRO在降低探索成本的同时，实现了优于现有方法的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种任务中表现出非凡的性能，但作为Agent解决复杂的多步任务仍然具有挑战性。实际上，Agent对某些关键步骤的结果很敏感，这使得它们容易因为规划轨迹中的细微错误而导致任务失败。最近的方法倾向于通过强化学习来校准推理过程，使用过程奖励模型（PRMs）奖励或惩罚每个推理步骤。然而，PRM难以扩展到具有大量候选动作的场景，因为它们需要大量的计算来通过每步轨迹探索获取训练数据。为了缓解这个问题，我们专注于连续推理步骤中的相对奖励趋势，并提出在收集的轨迹中保持递增的奖励，用于过程监督，我们称之为奖励上升优化（RRO）。具体来说，我们逐步增加过程监督，直到识别出一个相对于其前一次迭代表现出正奖励差异（即奖励上升）的步骤。这种方法动态地扩展了下一个动作候选的搜索空间，有效地捕获了高质量的数据。我们在WebShop和InterCode-SQL基准上提供了数学基础和实验结果，表明我们提出的RRO实现了卓越的性能，同时需要更少的探索成本。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型Agent在解决复杂多步任务时，容易因为中间步骤的细微错误而导致最终失败。利用过程奖励模型（PRMs）对每一步进行监督的方法，虽然可以校准推理过程，但当候选动作数量巨大时，需要大量的计算资源进行轨迹探索，成本高昂。

核心思路：RRO的核心思想是关注连续推理步骤之间的相对奖励变化，而不是绝对奖励值。通过维持一个奖励递增的轨迹，可以更有效地识别和利用高质量的数据，从而降低探索成本。这种方法假设，一个好的推理过程，其每一步的奖励应该相对于前一步有所提升。

技术框架：RRO方法主要包含以下几个阶段：1. 初始化Agent，使其执行任务并记录轨迹。2. 评估每个步骤的奖励值。3. 识别奖励相对于前一步骤有所提升的步骤。4. 针对未达到奖励提升标准的步骤，增加过程监督，扩大搜索空间，重新生成轨迹。5. 重复步骤2-4，直到所有步骤都满足奖励提升的要求。

关键创新：RRO的关键创新在于其动态调整搜索空间的能力。与传统的PRM方法需要对所有步骤进行监督不同，RRO只关注那些奖励没有提升的步骤，并针对性地增加监督。这种方法可以显著减少需要探索的轨迹数量，从而降低计算成本。此外，RRO利用奖励的相对变化，而不是绝对值，使得模型对奖励函数的具体形式不那么敏感。

关键设计：RRO的关键设计包括：1. 奖励函数的选择：奖励函数需要能够反映每个步骤的质量，例如，是否更接近最终目标。2. 奖励提升阈值的设定：需要设定一个合理的奖励提升阈值，以判断一个步骤是否达到了奖励提升的标准。3. 搜索空间的扩展策略：当一个步骤没有达到奖励提升的标准时，需要采取策略来扩展搜索空间，例如，增加候选动作的数量，或者调整Agent的探索策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RRO在WebShop和InterCode-SQL基准测试中表现出色，在保证性能的同时，显著降低了探索成本。具体数据未知，但论文强调RRO在资源消耗方面优于传统的PRM方法。RRO通过动态调整搜索空间，有效地捕获高质量数据，从而提升了Agent的性能。

🎯 应用场景

RRO方法可以应用于各种需要大语言模型Agent进行复杂决策的任务，例如电商平台的购物助手、软件开发的自动代码生成、以及金融领域的投资策略制定等。通过降低训练成本，RRO使得大语言模型Agent能够更好地适应这些复杂场景，并提供更智能、更高效的服务。未来，RRO可以与其他强化学习技术相结合，进一步提升Agent的性能和泛化能力。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have exhibited extraordinary performance in a variety of tasks while it remains challenging for them to solve complex multi-step tasks as agents. In practice, agents sensitive to the outcome of certain key steps which makes them likely to fail the task because of a subtle mistake in the planning trajectory. Recent approaches resort to calibrating the reasoning process through reinforcement learning. They reward or penalize every reasoning step with process supervision, as known as Process Reward Models (PRMs). However, PRMs are difficult and costly to scale up with a large number of next action candidates since they require extensive computations to acquire the training data through the per-step trajectory exploration. To mitigate this issue, we focus on the relative reward trend across successive reasoning steps and propose maintaining an increasing reward in the collected trajectories for process supervision, which we term Reward Rising Optimization (RRO). Specifically, we incrementally augment the process supervision until identifying a step exhibiting positive reward differentials, i.e. rising rewards, relative to its preceding iteration. This method dynamically expands the search space for the next action candidates, efficiently capturing high-quality data. We provide mathematical groundings and empirical results on the WebShop and InterCode-SQL benchmarks, showing that our proposed RRO achieves superior performance while requiring much less exploration cost.