Experience Transfer for Multimodal LLM Agents in Minecraft Game
作者: Chenghao Li, Jun Liu, Songbo Zhang, Huadong Jian, Hao Ni, Lik-Hang Lee, Sung-Ho Bae, Guoqing Wang, Yang Yang, Chaoning Zhang
分类: cs.AI
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
提出Echo框架，提升多模态LLM Agent在Minecraft中经验迁移效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态LLM Agent 经验迁移 上下文类比学习 Minecraft 知识表示
📋 核心要点
- 现有Agent在复杂游戏环境中难以有效复用过往经验，导致解决新任务效率低下。
- Echo框架将可复用知识分解为结构、属性等五个维度，显式地进行经验迁移。
- 实验表明，Echo在Minecraft对象解锁任务中加速1.3-1.7倍，并展现链式解锁能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种面向迁移的记忆框架Echo，旨在使多模态LLM Agent能够在复杂游戏环境中复用过往经验，从而高效地解决新任务。Echo并非将记忆视为静态记录的被动存储库，而是将可复用的知识分解为五个维度：结构、属性、过程、功能和交互。这种形式化使得Agent能够识别不同任务之间共享的重复模式，并推断哪些先前的经验仍然适用于新的情况。在此基础上，Echo利用上下文类比学习（ICAL）来检索相关经验，并通过上下文示例将其调整为适应未见过的任务。在Minecraft中的实验表明，在从头开始学习的设置下，Echo在对象解锁任务上的速度提高了1.3倍至1.7倍。此外，Echo还表现出一种爆发式的链式解锁现象，在获得可转移的经验后，能够在短时间内快速解锁多个类似的物品。这些结果表明，经验迁移是提高多模态LLM Agent在复杂交互环境中效率和适应性的一个有希望的方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态LLM Agent在复杂游戏环境（如Minecraft）中，如何有效地利用过往经验来加速新任务学习的问题。现有方法通常将记忆视为静态存储，缺乏对经验的结构化理解和迁移能力，导致Agent需要从头开始学习相似的任务，效率低下。
核心思路：论文的核心思路是将经验分解为多个维度（结构、属性、过程、功能和交互），从而显式地表示经验的可迁移性。通过识别不同任务之间的共性，Agent可以推断哪些过往经验可以应用于新任务，并利用上下文类比学习（ICAL）来检索和调整相关经验。这种方法模拟了人类的学习方式，即从已知的知识中推导出新的知识。
技术框架：Echo框架主要包含以下几个模块：1) 经验分解模块：将过往经验分解为五个维度，并存储在记忆库中。2) 上下文类比学习（ICAL）模块：根据当前任务的上下文，从记忆库中检索相关的经验。3) 经验调整模块：根据当前任务的特点，对检索到的经验进行调整，使其适应新的情况。4) 任务执行模块：利用调整后的经验来执行当前任务。整体流程是，Agent首先观察环境并提取任务信息，然后利用ICAL检索相关经验，对经验进行调整后执行任务，并将新的经验存储到记忆库中。
关键创新：Echo的关键创新在于提出了一个面向迁移的记忆框架，该框架能够显式地表示和利用经验的可迁移性。与传统的记忆方法相比，Echo能够更好地识别不同任务之间的共性，并利用过往经验来加速新任务的学习。此外，Echo还利用上下文类比学习（ICAL）来检索和调整经验，进一步提高了经验迁移的效率。
关键设计：在经验分解方面，论文定义了五个维度来表示经验：结构（对象的组成部分和关系）、属性（对象的物理特性）、过程（操作的步骤）、功能（对象的作用）和交互（对象之间的相互作用）。在ICAL方面，论文使用Transformer模型来学习任务上下文和经验之间的相似度，并利用注意力机制来选择相关的经验。损失函数的设计目标是最大化相关经验的相似度，并最小化不相关经验的相似度。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在Minecraft对象解锁任务中，Echo框架相比从头开始学习的Agent，速度提高了1.3倍至1.7倍。更重要的是，Echo展现出一种爆发式的链式解锁现象，即在获得可转移的经验后，能够在短时间内快速解锁多个类似的物品。这表明Echo能够有效地利用过往经验来加速新任务的学习，并具有很强的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要智能体在复杂环境中进行交互和学习的场景，例如游戏AI、机器人导航、自动化任务规划等。通过经验迁移，智能体可以更快地适应新的环境和任务，提高效率和鲁棒性。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如智能制造、智能医疗等。
📄 摘要（原文）
Multimodal LLM agents operating in complex game environments must continually reuse past experience to solve new tasks efficiently. In this work, we propose Echo, a transfer-oriented memory framework that enables agents to derive actionable knowledge from prior interactions rather than treating memory as a passive repository of static records. To make transfer explicit, Echo decomposes reusable knowledge into five dimensions: structure, attribute, process, function, and interaction. This formulation allows the agent to identify recurring patterns shared across different tasks and infer what prior experience remains applicable in new situations. Building on this formulation, Echo leverages In-Context Analogy Learning (ICAL) to retrieve relevant experiences and adapt them to unseen tasks through contextual examples. Experiments in Minecraft show that, under a from-scratch learning setting, Echo achieves a 1.3x to 1.7x speed-up on object-unlocking tasks. Moreover, Echo exhibits a burst-like chain-unlocking phenomenon, rapidly unlocking multiple similar items within a short time interval after acquiring transferable experience. These results suggest that experience transfer is a promising direction for improving the efficiency and adaptability of multimodal LLM agents in complex interactive environments.