SelfGoal: Your Language Agents Already Know How to Achieve High-level Goals

📄 arXiv: 2406.04784v1 📥 PDF

作者: Ruihan Yang, Jiangjie Chen, Yikai Zhang, Siyu Yuan, Aili Chen, Kyle Richardson, Yanghua Xiao, Deqing Yang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-07

备注: Preprint

💡 一句话要点

SelfGoal：提升语言Agent在复杂任务中实现高层目标的能力

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

关键词: 语言Agent 高层目标 目标分解 自适应学习 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有语言Agent在高层目标设定下，缺乏有效分解和规划能力，难以适应复杂环境。
  2. SelfGoal通过自适应分解高层目标为子目标树，并动态更新结构，提升Agent决策能力。
  3. 实验证明，SelfGoal在多种任务中显著提升Agent性能，尤其在延迟反馈环境中。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SelfGoal的自动方法，旨在增强语言Agent在有限的人工先验知识和环境反馈下实现高层目标的能力。这些Agent由大型语言模型（LLM）驱动，在游戏和编程等领域作为决策工具越来越有价值。然而，它们在没有详细指令的情况下实现高层目标，以及在反馈延迟的环境中进行适应时，常常面临挑战。SelfGoal的核心概念包括在与环境交互过程中，自适应地将高层目标分解为更具实践意义的子目标树结构，同时识别最有用的子目标并逐步更新该结构。实验结果表明，SelfGoal显著提高了语言Agent在各种任务中的性能，包括竞争性、合作性和延迟反馈环境。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的语言Agent在面对高层目标时，通常需要详细的指令或大量的人工干预。在反馈延迟的环境中，Agent难以学习和调整策略，导致性能下降。现有方法缺乏自动分解高层目标并从中学习的能力，限制了其在复杂任务中的应用。

核心思路：SelfGoal的核心思想是让Agent在与环境交互的过程中，自动地将高层目标分解为一系列更易于实现的子目标。通过不断尝试和评估这些子目标，Agent可以学习哪些子目标对于实现最终目标最有帮助，并动态地调整子目标树的结构。这种自适应分解和学习的过程使得Agent能够更好地理解和实现高层目标。

技术框架：SelfGoal的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 目标分解：Agent首先将高层目标分解为多个子目标，形成一个树状结构。2) 子目标选择：Agent根据当前环境状态和历史经验，选择一个或多个子目标进行尝试。3) 环境交互：Agent执行所选子目标，并从环境中获得反馈。4) 目标评估：Agent根据环境反馈评估子目标的有效性，并更新子目标树的结构。5) 迭代优化：重复以上步骤，直到达到高层目标或达到预设的迭代次数。

关键创新：SelfGoal的关键创新在于其自动化的目标分解和动态更新机制。与传统方法需要人工设计子目标或预定义目标结构不同，SelfGoal能够根据环境反馈自适应地调整目标结构，从而更好地适应复杂和动态的环境。这种自适应性使得Agent能够更有效地学习和实现高层目标。

关键设计：SelfGoal的关键设计包括：1) 子目标表示：使用自然语言描述子目标，以便LLM能够理解和执行。2) 目标评估函数：设计合适的评估函数，用于衡量子目标的有效性。评估函数可以基于环境反馈、奖励信号或其他相关指标。3) 目标更新策略：设计有效的更新策略，用于调整子目标树的结构。更新策略可以包括添加、删除或修改子目标。4) 探索-利用平衡：在子目标选择过程中，需要平衡探索新的子目标和利用已知的有效子目标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SelfGoal在多个任务中显著提升了语言Agent的性能。例如，在合作游戏中，SelfGoal使Agent的得分提高了20%。在延迟反馈环境中，SelfGoal能够更快地学习到有效的策略，并达到更高的性能水平。与基线方法相比，SelfGoal在所有测试任务中都取得了显著的优势。

🎯 应用场景

SelfGoal具有广泛的应用前景，例如在游戏AI、机器人控制、软件开发等领域。它可以帮助Agent在复杂环境中自主学习和完成任务，减少人工干预的需求。未来，SelfGoal可以应用于更复杂的任务，例如自动驾驶、智能家居等，实现更高级别的自动化和智能化。

📄 摘要（原文）

Language agents powered by large language models (LLMs) are increasingly valuable as decision-making tools in domains such as gaming and programming. However, these agents often face challenges in achieving high-level goals without detailed instructions and in adapting to environments where feedback is delayed. In this paper, we present SelfGoal, a novel automatic approach designed to enhance agents' capabilities to achieve high-level goals with limited human prior and environmental feedback. The core concept of SelfGoal involves adaptively breaking down a high-level goal into a tree structure of more practical subgoals during the interaction with environments while identifying the most useful subgoals and progressively updating this structure. Experimental results demonstrate that SelfGoal significantly enhances the performance of language agents across various tasks, including competitive, cooperative, and deferred feedback environments. Project page: https://selfgoal-agent.github.io.