MCTS-EP: Empowering Embodied Planning with Online Preference Optimization

📄 arXiv: 2509.17116v2 📥 PDF

作者: Hang Xu, Zang Yu, Yehui Tang, Pengbo Hu, Yuhao Tang, Hao Dong

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-21 (更新: 2025-12-16)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MCTS-EP：结合在线偏好优化的蒙特卡洛树搜索赋能具身智能规划

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

关键词: 具身智能 蒙特卡洛树搜索 大型语言模型 偏好优化 多模态推理

📋 核心要点

  1. 现有具身智能体规划方法在复杂环境中探索效率低，难以有效利用多模态信息。
  2. MCTS-EP利用MCTS引导探索，收集偏好数据，结合多模态推理和偏好优化进行迭代训练。
  3. 实验表明，MCTS-EP在ALFWorld和WebShop等任务中取得了显著的性能提升，交互步骤也大幅减少。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为MCTS-EP的在线学习框架，该框架将大型语言模型（LLM）与蒙特卡洛树搜索（MCTS）相结合，用于训练具身智能体。MCTS-EP集成了三个关键组件：用于偏好数据收集的MCTS引导探索、高效的多模态推理机制以及基于偏好优化的迭代训练流程。我们从理论上证明，当损失函数是强凸函数时，MCTS-EP比传统的on-policy算法具有更好的性能界限，并证明它可以被表述为一种搜索增强的GAIL变体。MCTS-EP在多个基准测试中实现了最先进的性能。在ALFWorld中，它在文本和视觉任务中分别实现了92%和87%的成功率。在WebShop中，它达到了0.81的平均奖励。MCTS-EP还在视觉ALFWorld中将平均交互步骤从18.7/19.5步减少到10.2/9.9步。代码可在https://github.com/xuhang-2/Embodied-Agent-Planning获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有具身智能体规划方法在复杂环境中面临探索效率低下的问题，难以充分利用多模态信息进行决策。传统的on-policy算法在数据利用率和样本效率方面存在局限性，难以适应复杂任务的需求。此外，如何有效地将大型语言模型（LLM）融入到具身智能体的训练中也是一个挑战。

核心思路：MCTS-EP的核心思路是利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来指导智能体的探索过程，从而更有效地收集高质量的偏好数据。通过将MCTS与大型语言模型相结合，MCTS-EP能够进行更有效的多模态推理，并利用偏好优化算法进行迭代训练，从而提高智能体的性能。这种设计旨在克服传统方法的探索效率低和数据利用率不足的问题。

技术框架：MCTS-EP的整体框架包含三个主要组成部分：1) MCTS引导的探索模块，用于收集偏好数据；2) 多模态推理模块，利用大型语言模型进行信息融合和决策；3) 基于偏好优化的迭代训练流程，用于不断提升智能体的策略。智能体首先使用MCTS进行探索，生成多个候选轨迹，然后根据环境反馈和奖励信号对这些轨迹进行排序，形成偏好数据。这些偏好数据被用于训练智能体的策略，并通过迭代的方式不断优化。

关键创新：MCTS-EP的关键创新在于将MCTS与偏好优化相结合，用于训练具身智能体。传统的MCTS主要用于游戏等离散动作空间的环境，而MCTS-EP将其扩展到连续动作空间的具身智能体规划任务中。此外，MCTS-EP还提出了一种高效的多模态推理机制，能够有效地利用文本和视觉信息进行决策。理论分析表明，MCTS-EP在强凸损失函数下具有比传统on-policy算法更好的性能界限。

关键设计：MCTS-EP的关键设计包括：1) MCTS的搜索策略，例如UCT（Upper Confidence Bound applied to Trees）算法的参数设置；2) 多模态推理模块中大型语言模型的选择和微调策略；3) 偏好优化算法的选择和参数设置，例如GAIL（Generative Adversarial Imitation Learning）的变体；4) 奖励函数的设计，用于指导MCTS的探索过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MCTS-EP在ALFWorld文本和视觉任务中分别取得了92%和87%的成功率，显著优于现有方法。在WebShop中，MCTS-EP达到了0.81的平均奖励。此外，MCTS-EP还在视觉ALFWorld中将平均交互步骤从18.7/19.5步减少到10.2/9.9步，表明其具有更高的效率。

🎯 应用场景

MCTS-EP具有广泛的应用前景，可应用于机器人导航、智能家居、自动驾驶、虚拟助手等领域。通过结合大型语言模型和偏好优化，MCTS-EP能够使智能体更好地理解人类指令，并在复杂环境中做出更合理的决策。该研究有助于提升具身智能体的智能化水平，使其能够更好地服务于人类。

📄 摘要（原文）

This paper introduces MCTS-EP, an online learning framework that combines large language models (LLM) with Monte Carlo Tree Search (MCTS) for training embodied agents. MCTS-EP integrates three key components: MCTS-guided exploration for preference data collection, efficient multi-modal reasoning mechanism, and iterative training pipeline based on preference optimization. We theoretically prove that MCTS-EP achieves better performance bounds than conventional on-policy algorithms when the loss function is strongly convex, and demonstrate that it can be formulated as a search-enhanced variant of GAIL. MCTS-EP achieves state-of-the-art performace across serval benchmarks. In ALFWorld, it achieves 92% and 87% success rates for textual and visual tasks. In WebShop, it reaches an average reward of 0.81. MTCS-EP also reduces average interaction steps from from 18.7/19.5 to 10.2/9.9 steps in visual ALFWorld.Code available at: https://github.com/xuhang-2/Embodied-Agent-Planning