Agent-Environment Alignment via Automated Interface Generation
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，通过自动生成接口缓解LLM Agent与环境的错位问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: LLM Agent 人机交互 环境对齐 接口生成 自动化 具身智能 Web导航
📋 核心要点
- 现有研究主要集中在改进Agent策略和环境设计，忽略了Agent与环境交互接口对性能的影响，导致Agent-环境错位问题。
- ALIGN框架通过自动生成对齐的接口来缓解Agent-环境错位，无需修改Agent逻辑或环境代码，实现轻量级集成。
- 实验结果表明，ALIGN在具身任务、Web导航和工具使用等多个领域均能显著提升Agent性能，例如在ALFWorld中成功率提升高达45.67%。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）Agent在交互式决策任务中展现了卓越的推理能力。这些Agent通过中间接口与环境交互，例如预定义的动作空间和交互规则，这些接口调节感知和动作。然而，Agent关于其发出动作的影响的内部期望与环境中实际状态转换之间经常发生不匹配，这种现象被称为Agent-环境错位。虽然先前的工作投入了大量精力来改进Agent策略和环境设计，但接口的关键作用仍未得到充分探索。本文通过实验证明，Agent-环境错位对Agent性能构成了重大瓶颈。为了缓解这个问题，我们提出了ALIGN，一个自动对齐接口生成框架，通过丰富接口来缓解错位。具体来说，ALIGN生成的接口增强了环境的静态信息和返回给Agent的逐步观察。该接口以轻量级包装器的形式实现，无需修改Agent逻辑或环境代码即可实现对齐。在包括具身任务、Web导航和工具使用在内的多个领域的实验表明，性能得到了持续的提升，在ALFWorld中观察到高达45.67%的成功率提升。同时，ALIGN生成的接口可以推广到不同的Agent架构和LLM骨干，而无需重新生成接口。代码和实验结果可在https://github.com/THUNLP-MT/ALIGN获得。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决LLM Agent与环境交互过程中由于接口设计不当导致的Agent-环境错位问题。现有方法主要关注Agent策略和环境设计，忽略了接口在连接Agent内部期望和环境实际状态转换中的关键作用，导致Agent无法准确理解环境状态和动作效果，从而影响决策质量。
核心思路：ALIGN的核心思路是通过自动生成更丰富的接口信息，弥合Agent内部期望与环境实际状态之间的差距。通过增强环境的静态信息和Agent的逐步观察，使Agent能够更准确地理解环境状态和动作效果，从而做出更有效的决策。这种方法无需修改Agent逻辑或环境代码，易于集成和部署。
技术框架：ALIGN框架作为一个轻量级的包装器，位于Agent和环境之间。它主要包含两个阶段：1) 静态信息增强：通过分析环境信息，自动生成对环境的补充描述，例如关键对象、属性和关系等。这些信息被添加到Agent的初始输入中，帮助Agent更好地理解环境的整体状态。2) 逐步观察增强：在每个时间步，ALIGN框架会增强Agent接收到的观察信息，例如添加动作执行后的状态变化、关键对象的属性更新等。这些信息帮助Agent更准确地评估动作效果，并调整后续决策。
关键创新：ALIGN最重要的技术创新在于其自动接口生成能力。与手动设计的接口相比，ALIGN能够根据环境的特点和Agent的需求，自动生成更丰富、更有效的接口信息。这种自动化的方法不仅降低了接口设计的成本，还能够适应不同环境和Agent的需求，具有更强的通用性和可扩展性。
关键设计：ALIGN的关键设计包括：1) 使用LLM进行环境信息分析和接口生成：利用LLM的强大理解和生成能力，自动提取环境中的关键信息，并生成自然语言描述。2) 设计有效的提示工程（Prompt Engineering）：通过精心设计的提示，引导LLM生成高质量的接口信息，例如明确要求LLM描述环境中的关键对象、属性和关系等。3) 轻量级实现：ALIGN框架被设计为一个轻量级的包装器，易于集成到现有的Agent系统中，无需修改Agent逻辑或环境代码。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ALIGN在多个领域均取得了显著的性能提升。在ALFWorld中，ALIGN将Agent的成功率提高了45.67%。在WebShop和ToolLLM等任务中，ALIGN也取得了显著的性能提升，证明了其在不同环境和Agent架构下的通用性和有效性。此外，ALIGN生成的接口可以推广到不同的Agent架构和LLM骨干，而无需重新生成接口，进一步验证了其泛化能力。
🎯 应用场景
ALIGN框架具有广泛的应用前景，可应用于各种需要LLM Agent与环境交互的场景，例如机器人导航、游戏AI、Web自动化、智能助手等。通过自动生成对齐的接口，ALIGN可以显著提升Agent在这些场景中的性能和鲁棒性，降低开发和维护成本，加速LLM Agent的实际应用。
📄 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.