Role-Agent: Bootstrapping LLM Agents via Dual-Role Evolution

📄 arXiv: 2606.10917v1 📥 PDF

作者: Xucong Wang, Ziyu Ma, Shidong Yang, Tongwen Huang, Pengkun Wang, Yong Wang, Xiangxiang Chu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-06-09

备注: 20 pages, including 12 pages of main text and 8 pages of appendix; work in progress

💡 一句话要点

提出Role-Agent框架以解决LLM代理学习中的反馈效率问题

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

关键词: 大型语言模型 自我进化 代理学习 动态环境 反馈机制

📋 核心要点

  1. 现有LLM代理学习受限于低效的反馈机制和静态环境，导致泛化能力不足。
  2. Role-Agent框架通过将LLM同时作为代理和环境，促进自我进化，提升学习效率。
  3. 实验结果显示，Role-Agent在多个基准上表现优异，平均性能提升超过4%。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLM）代理在复杂任务中表现出色，但其学习常受到低效的交互反馈和静态训练环境的限制，影响了更广泛的泛化能力。为了解决这些问题，本文提出了Role-Agent框架，该框架利用单个LLM同时作为代理和环境，实现了自我进化。Role-Agent包含两个协同组件：World-In-Agent（WIA）和Agent-In-World（AIW）。在WIA中，LLM作为代理，在每次行动后预测未来状态；预测状态与实际状态之间的对齐作为过程奖励，促进环境感知推理。在AIW中，LLM分析失败轨迹中的失败模式，并检索具有相似失败模式的任务，从而重塑训练数据分布以进行针对性练习。实验结果表明，Role-Agent在多个基准测试中持续提升性能，平均提升超过4%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLM）代理在学习过程中面临的低效反馈和静态训练环境的问题。这些问题限制了模型的泛化能力和学习效率。

核心思路：Role-Agent框架的核心思想是利用单个LLM同时充当代理和环境，通过自我进化的方式提升学习效果。通过这种设计，模型能够更好地适应动态变化的任务和环境。

技术框架：Role-Agent框架由两个主要组件组成：World-In-Agent（WIA）和Agent-In-World（AIW）。在WIA中，LLM作为代理预测未来状态，并通过奖励机制促进环境感知推理；在AIW中，LLM分析失败模式并重塑训练数据分布。

关键创新：Role-Agent的主要创新在于其双重角色的设计，使得LLM能够在学习过程中自我反馈和调整。这种方法与传统的静态训练方法有本质区别，能够更有效地应对复杂任务。

关键设计：在WIA中，使用预测状态与实际状态的对齐作为奖励；在AIW中，通过分析失败轨迹来调整训练数据分布。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细说明，需进一步研究。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Role-Agent在多个基准测试中表现优异，平均性能提升超过4%，相较于强基线方法具有显著的优势。这一结果验证了框架的有效性和实用性。

🎯 应用场景

Role-Agent框架具有广泛的应用潜力，尤其在需要高效学习和适应动态环境的任务中，如智能对话系统、自动驾驶和机器人控制等领域。其自我进化的特性可能在未来推动更智能的代理系统的发展。

📄 摘要（原文）

Although Large Language Model (LLM) agents have demonstrated strong performance on complex tasks, their learning is often limited by inefficient interaction feedback and static training environments, which hinder broader generalization. To address these limitations, this paper introduces Role-Agent, \textcolor{black}{a framework} that harnesses a single LLM to function concurrently as both the agent and the environment, enabling a bootstrapped co-evolution. Role-Agent comprises two synergistic components: World-In-Agent (WIA) and Agent-In-World (AIW). In WIA, the LLM acts as the agent and predicts future states after each action; the alignment between predicted and actual states is then used as a process reward, encouraging environment-aware reasoning. In AIW, the LLM analyzes failure modes from failed trajectories and retrieves tasks with similar failure patterns, thereby reshaping the training data distribution for targeted practice. Experiments on multiple benchmarks show that Role-Agent consistently improves performance, yielding an average gain of over 4\% over strong baselines.