OmniReflect: Discovering Transferable Constitutions for LLM agents via Neuro-Symbolic Reflections

📄 arXiv: 2506.17449v1 📥 PDF

作者: Manasa Bharadwaj, Nikhil Verma, Kevin Ferreira

分类: cs.AI

发布日期: 2025-06-20

💡 一句话要点

提出OmniReflect以解决LLM代理在动态环境中的学习效率问题

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

关键词: 大型语言模型 反思机制 长期学习 动态环境 神经符号技术

📋 核心要点

  1. 现有的LLM代理方法在动态环境中缺乏有效的长期学习机制，导致性能提升有限。
  2. OmniReflect通过构建任务经验的宪法，采用反思驱动的分层框架，提升LLM代理的效率和有效性。
  3. 实验结果显示，OmniReflect在多个任务上取得了显著的性能提升，如ALFWorld提高10.3%，BabyAI提高23.8%。

📝 摘要（中文）

在提升大型语言模型（LLM）代理在复杂任务上的表现方面，现有方法主要集中于微调和迭代自我修正。然而，这些方法往往缺乏可推广的长期学习机制，并且在动态环境中效率低下。为此，本文提出了OmniReflect，一个基于反思的分层框架，通过构建宪法（从任务经验中提炼的指导原则的紧凑集合）来增强LLM代理的有效性和效率。OmniReflect有两种模式：自我维持模式和合作模式。通过神经、符号和神经符号技术的结合，OmniReflect在多个环境中展现出显著的任务成功率提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLM代理在动态环境中学习效率低下的问题。现有方法主要依赖微调和自我修正，缺乏可推广的长期学习机制，导致在复杂任务中表现不佳。

核心思路：OmniReflect的核心思路是通过构建一个宪法，提炼出从任务经验中获得的指导原则，以此来提升LLM代理的执行效率和效果。该框架分为自我维持和合作两种模式，允许代理在不同环境下灵活应用。

技术框架：OmniReflect的整体架构包括两个主要模块：自我维持模式下的反思机制和合作模式下的元顾问机制。前者允许代理在执行任务时定期进行自我反思，后者则通过小规模校准集为其他代理提供指导。

关键创新：该研究的关键创新在于结合了神经、符号和神经符号技术，形成了一种新的反思驱动的学习机制。这种机制在保持上下文适应性的同时，提升了计算效率，与传统方法相比具有显著优势。

关键设计：在设计上，OmniReflect采用了轻量级的Qwen3-4B ReAct代理，并通过特定的损失函数和网络结构优化了反思过程，确保了在不同任务中的高效表现。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，OmniReflect在自我维持模式下，ALFWorld任务成功率提高了10.3%，BabyAI提高了23.8%，PDDL提高了8.3%。在合作模式中，轻量级的Qwen3-4B ReAct代理在BabyAI任务上超越了所有Reflexion基线，显示出其强大的性能提升能力。

🎯 应用场景

OmniReflect的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在需要长期学习和适应的动态环境中，如机器人控制、智能助手和自动化决策系统。通过提升LLM代理的学习效率，该框架能够为复杂任务的解决提供更为有效的支持，推动智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

Efforts to improve Large Language Model (LLM) agent performance on complex tasks have largely focused on fine-tuning and iterative self-correction. However, these approaches often lack generalizable mechanisms for longterm learning and remain inefficient in dynamic environments. We introduce OmniReflect, a hierarchical, reflection-driven framework that constructs a constitution, a compact set of guiding principles distilled from task experiences, to enhance the effectiveness and efficiency of an LLM agent. OmniReflect operates in two modes: Self-sustaining, where a single agent periodically curates its own reflections during task execution, and Co-operative, where a Meta-advisor derives a constitution from a small calibration set to guide another agent. To construct these constitutional principles, we employ Neural, Symbolic, and NeuroSymbolic techniques, offering a balance between contextual adaptability and computational efficiency. Empirical results averaged across models show major improvements in task success, with absolute gains of +10.3% on ALFWorld, +23.8% on BabyAI, and +8.3% on PDDL in the Self-sustaining mode. Similar gains are seen in the Co-operative mode, where a lightweight Qwen3-4B ReAct agent outperforms all Reflexion baselines on BabyAI. These findings highlight the robustness and effectiveness of OmniReflect across environments and backbones.