RF-Agent: Automated Reward Function Design via Language Agent Tree Search

📄 arXiv: 2602.23876v1 📥 PDF

作者: Ning Gao, Xiuhui Zhang, Xingyu Jiang, Mukang You, Mohan Zhang, Yue Deng

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-02-27

备注: 39 pages, 9 tables, 11 figures, Project page see https://github.com/deng-ai-lab/RF-Agent

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出RF-Agent，利用语言代理树搜索自动设计强化学习奖励函数

🎯 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: 强化学习 奖励函数设计 大型语言模型 蒙特卡洛树搜索 自动化 低级控制 语言代理

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖训练结果作为反馈，使用贪婪或进化算法迭代生成奖励函数，但历史反馈利用率低，搜索效率不高。
  2. RF-Agent将LLM视为语言代理，把奖励函数设计看作序列决策，通过蒙特卡洛树搜索(MCTS)提升上下文推理和优化。
  3. 在17个低级控制任务上的实验表明，RF-Agent能有效利用历史信息，提升搜索效率，找到更优的奖励函数。

📝 摘要（中文）

为解决低级控制任务中高效奖励函数设计的难题，本研究提出RF-Agent框架。该框架将大型语言模型(LLM)视为语言代理，并将奖励函数设计建模为序列决策过程，通过增强上下文推理来优化设计。RF-Agent集成了蒙特卡洛树搜索(MCTS)来管理奖励设计和优化过程，利用LLM的多阶段上下文推理能力。这种方法能够更好地利用历史信息，提高搜索效率，从而找到更有希望的奖励函数。在17个不同的低级控制任务中进行的实验结果表明了该方法的有效性。源代码已在https://github.com/deng-ai-lab/RF-Agent公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习中奖励函数设计的难题，尤其是在低级控制任务中。现有方法，如基于LLM的贪婪或进化算法，在利用历史反馈信息和搜索效率方面存在不足，导致在复杂控制任务中改进有限。这些方法通常需要大量的试错，并且难以探索奖励函数空间，找到最优解。

核心思路：论文的核心思路是将奖励函数的设计过程视为一个序列决策问题，并利用大型语言模型（LLM）作为智能代理来解决这个问题。通过将LLM与蒙特卡洛树搜索（MCTS）相结合，RF-Agent能够更好地利用历史信息，进行更有效的搜索，从而找到更优的奖励函数。这种方法旨在模仿人类专家设计奖励函数的过程，即根据过去的经验和知识，逐步改进奖励函数的设计。

技术框架：RF-Agent的整体框架包括以下几个主要模块：1) LLM作为语言代理，负责生成候选奖励函数；2) MCTS用于管理搜索过程，平衡探索和利用；3) 环境交互模块，用于评估候选奖励函数的性能；4) 历史信息存储模块，用于记录之前的搜索结果和反馈。整个流程如下：首先，LLM根据历史信息生成一组候选奖励函数。然后，MCTS根据这些候选奖励函数构建搜索树。接下来，通过环境交互模块评估每个候选奖励函数的性能。最后，MCTS根据评估结果更新搜索树，并选择下一个要探索的节点。

关键创新：RF-Agent的关键创新在于将LLM与MCTS相结合，从而实现更有效的奖励函数搜索。与现有方法相比，RF-Agent能够更好地利用历史信息，进行更智能的搜索，从而找到更优的奖励函数。此外，RF-Agent还将奖励函数设计建模为一个序列决策问题，这使得它能够更好地适应不同的控制任务。

关键设计：RF-Agent的关键设计包括：1) LLM的prompt设计，用于指导LLM生成高质量的候选奖励函数；2) MCTS的搜索策略，用于平衡探索和利用；3) 奖励函数的表示方式，需要能够被LLM理解和生成；4) 环境交互模块的设计，需要能够准确评估候选奖励函数的性能。论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构，这些可能根据具体的控制任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RF-Agent在17个不同的低级控制任务中取得了显著的实验结果。实验表明，RF-Agent能够有效地利用历史信息，提高搜索效率，并找到比现有方法更优的奖励函数。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示，证明了RF-Agent在奖励函数自动设计方面的有效性。

🎯 应用场景

RF-Agent具有广泛的应用前景，可应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。通过自动设计高效的奖励函数，可以降低对专家经验的依赖，加速强化学习算法的开发和部署。该研究的成果有助于推动人工智能技术在实际场景中的应用，并有望在未来实现更智能、更自主的控制系统。

📄 摘要（原文）

Designing efficient reward functions for low-level control tasks is a challenging problem. Recent research aims to reduce reliance on expert experience by using Large Language Models (LLMs) with task information to generate dense reward functions. These methods typically rely on training results as feedback, iteratively generating new reward functions with greedy or evolutionary algorithms. However, they suffer from poor utilization of historical feedback and inefficient search, resulting in limited improvements in complex control tasks. To address this challenge, we propose RF-Agent, a framework that treats LLMs as language agents and frames reward function design as a sequential decision-making process, enhancing optimization through better contextual reasoning. RF-Agent integrates Monte Carlo Tree Search (MCTS) to manage the reward design and optimization process, leveraging the multi-stage contextual reasoning ability of LLMs. This approach better utilizes historical information and improves search efficiency to identify promising reward functions. Outstanding experimental results in 17 diverse low-level control tasks demonstrate the effectiveness of our method. The source code is available at https://github.com/deng-ai-lab/RF-Agent.