A Zero-Shot Language Agent for Computer Control with Structured Reflection
作者: Tao Li, Gang Li, Zhiwei Deng, Bryan Wang, Yang Li
分类: cs.CL, eess.SY
发布日期: 2023-10-12 (更新: 2023-10-23)
备注: Accepted at Findings of EMNLP 2023
💡 一句话要点
提出零样本语言代理以解决计算机控制中的自主学习问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 零样本学习 自我反思 计算机控制 大型语言模型 自主学习 智能代理
📋 核心要点
- 现有方法依赖于专家轨迹进行学习，限制了代理在新任务中的自主学习能力。
- 本文提出的零样本代理无需专家轨迹，通过自我反思和结构化思维管理来改进控制能力。
- 在MiniWoB++的实验中，零样本代理在简单任务中超越了最新技术，在复杂任务中表现与最佳模型相当。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在实时计算环境中规划和执行高层目标的能力日益增强。然而，现有方法通常依赖于监督学习或少量示例提示来学习任务的轨迹示例，这限制了代理在没有专家轨迹的情况下自主学习和改进控制能力。本文提出了一种零样本代理，能够在部分观察环境中规划可执行动作，并通过自我反思和结构化思维管理来识别和学习错误。在MiniWoB++的简单任务中，实验结果表明我们的零样本代理在推理效率上常常超越最新的技术水平。在更复杂的任务中，尽管之前的方法可以访问专家轨迹或额外的屏幕信息，我们的反思代理表现与最佳模型相当。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在没有专家轨迹的情况下，代理如何自主学习并改进其计算机控制能力的问题。现有方法依赖于监督学习或示例提示，限制了其在新任务中的适应性。
核心思路：我们提出了一种零样本代理，能够在部分观察环境中规划可执行动作，并通过自我反思识别错误，从而实现自主学习和改进。这样的设计使得代理能够在没有外部示例的情况下，依靠自身经验进行学习。
技术框架：整体架构包括任务规划、执行和自我反思三个主要模块。代理首先在部分观察的环境中规划动作，执行后通过反思模块分析结果并学习改进。
关键创新：最重要的创新在于引入了自我反思机制，使得代理能够在没有专家轨迹的情况下，通过自身的错误学习和改进，这与现有依赖示例的学习方法本质上不同。
关键设计：在设计上，代理使用了结构化思维管理来组织反思过程，确保学习的有效性。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，可能为未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在MiniWoB++的实验中，零样本代理在简单任务中表现出色，推理效率超越了最新的技术水平。在复杂任务中，尽管没有专家轨迹，代理的表现与最佳模型相当，显示出其强大的自主学习能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动化办公、智能家居控制和机器人操作等场景。通过提高计算机控制的自主学习能力，能够显著降低对人工干预的依赖，提升系统的智能化水平，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have shown increasing capacity at planning and executing a high-level goal in a live computer environment (e.g. MiniWoB++). To perform a task, recent works often require a model to learn from trace examples of the task via either supervised learning or few/many-shot prompting. Without these trace examples, it remains a challenge how an agent can autonomously learn and improve its control on a computer, which limits the ability of an agent to perform a new task. We approach this problem with a zero-shot agent that requires no given expert traces. Our agent plans for executable actions on a partially observed environment, and iteratively progresses a task by identifying and learning from its mistakes via self-reflection and structured thought management. On the easy tasks of MiniWoB++, we show that our zero-shot agent often outperforms recent SoTAs, with more efficient reasoning. For tasks with more complexity, our reflective agent performs on par with prior best models, even though previous works had the advantages of accessing expert traces or additional screen information.