Requesting Expert Reasoning: Augmenting LLM Agents with Learned Collaborative Intervention

📄 arXiv: 2602.22546v1 📥 PDF

作者: Zhiming Wang, Jinwei He, Feng Lu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-02-26

💡 一句话要点

提出AHCE框架，通过学习协作干预增强LLM Agent在专业领域的推理能力

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

关键词: LLM Agent 人机协作 专家推理 强化学习 Minecraft 主动学习

📋 核心要点

  1. LLM Agent在专业领域面临长尾知识不足的挑战，专家知识难以有效整合。
  2. AHCE框架通过学习策略，将人类专家视为交互式推理工具，实现按需人机协作。
  3. 在Minecraft实验中，AHCE显著提升了Agent在不同难度任务中的成功率，且人工干预少。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型（LLM）的Agent擅长通用推理，但在专业领域表现不佳，因为这些领域依赖于训练数据中缺失的长尾知识。虽然人类专家可以提供这些知识，但他们的指导通常是非结构化和不可靠的，难以直接整合到Agent的计划中。为了解决这个问题，我们提出了AHCE（主动人类增强挑战参与）框架，用于按需进行人机协作。其核心是人类反馈模块（HFM），它采用学习策略将人类专家视为交互式推理工具。在Minecraft中的大量实验表明，该框架的有效性，在正常难度任务中成功率提高了32%，在高难度任务中成功率提高了近70%，且只需最少的人工干预。我们的工作表明，成功增强Agent需要学习如何请求专家推理，而不仅仅是简单的请求帮助。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM Agent在专业领域，由于缺乏长尾知识而导致的推理能力不足的问题。现有方法直接利用人类专家的知识，但专家知识通常是非结构化的，质量参差不齐，难以有效整合到Agent的决策过程中，导致性能提升有限。

核心思路：论文的核心思路是将人类专家视为一个交互式的推理工具，Agent通过学习如何有效地向专家请求帮助，并利用专家的反馈来改进自身的推理过程。关键在于学习一个策略，该策略决定何时、如何向人类专家请求信息，以及如何将专家的反馈融入到Agent的行动计划中。

技术框架：AHCE框架包含以下几个主要模块：1) LLM Agent：负责执行任务，并根据当前状态决定是否需要人类专家的帮助。2) 人类反馈模块（HFM）：该模块的核心是一个学习到的策略，用于决定何时向人类专家请求帮助，以及如何处理专家的反馈。3) 人类专家：提供专业领域的知识和指导。整体流程是，Agent在执行任务过程中，如果遇到困难，HFM会根据当前状态和历史经验，决定是否向人类专家请求帮助。如果请求帮助，专家会提供反馈，Agent会将反馈融入到行动计划中，并继续执行任务。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个学习如何请求专家推理的框架。与以往简单地请求帮助的方法不同，AHCE框架通过学习策略，能够更有效地利用人类专家的知识，从而显著提升Agent在专业领域的推理能力。这种方法能够根据任务的难度和Agent的状态，动态地调整请求帮助的频率和方式，从而实现更高效的人机协作。

关键设计：HFM模块中的策略学习是关键。具体实现细节未知，但可以推测可能使用了强化学习或模仿学习等方法，根据Agent的状态、任务的进展情况以及专家的反馈，来学习一个最优的请求策略。损失函数的设计可能考虑了任务的成功率、请求帮助的频率以及专家反馈的质量等因素。此外，如何将专家的反馈有效地融入到Agent的行动计划中也是一个关键设计点，可能涉及到自然语言处理、知识表示和推理等技术。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AHCE框架在Minecraft游戏中显著提升了Agent的性能。在正常难度任务中，成功率提高了32%，在高难度任务中，成功率提高了近70%。更重要的是，这些提升是在人工干预最小化的情况下实现的，表明AHCE框架能够有效地学习如何请求和利用人类专家的知识。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要专业知识的复杂任务中，例如医疗诊断、金融分析、法律咨询等。通过与领域专家协作，LLM Agent能够更好地解决实际问题，提高工作效率和决策质量。未来，该技术有望扩展到更多领域，实现更智能、更高效的人机协作。

📄 摘要（原文）

Large Language Model (LLM) based agents excel at general reasoning but often fail in specialized domains where success hinges on long-tail knowledge absent from their training data. While human experts can provide this missing knowledge, their guidance is often unstructured and unreliable, making its direct integration into an agent's plan problematic. To address this, we introduce AHCE (Active Human-Augmented Challenge Engagement), a framework for on-demand Human-AI collaboration. At its core, the Human Feedback Module (HFM) employs a learned policy to treat the human expert as an interactive reasoning tool. Extensive experiments in Minecraft demonstrate the framework's effectiveness, increasing task success rates by 32% on normal difficulty tasks and nearly 70% on highly difficult tasks, all with minimal human intervention. Our work demonstrates that successfully augmenting agents requires learning how to request expert reasoning, moving beyond simple requests for help.