Positive Experience Reflection for Agents in Interactive Text Environments

📄 arXiv: 2411.02223v1 📥 PDF

作者: Philip Lippmann, Matthijs T. J. Spaan, Jie Yang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-04

备注: To appear at NeurIPS 2024 Language Gamification workshop

💡 一句话要点

提出Sweet&Sour方法，通过正向经验反思提升LLM Agent在交互式文本环境中的性能

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

关键词: 交互式文本环境 大型语言模型 智能Agent 经验反思 记忆管理 正向经验 负向经验 决策策略

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的Agent在交互式文本环境中表现出局限性，尤其是在初始成功后性能下降，以及小型LLM效果不佳。
  2. Sweet&Sour方法的核心在于结合正向经验和管理式记忆，为Agent提供更丰富的决策上下文，从而提升性能。
  3. 实验结果表明，Sweet&Sour在闭源和开源LLM上均能有效提升Agent性能，尤其是在传统方法失效的场景下。

📝 摘要（中文）

针对交互式文本游戏中智能Agent面临的复杂推理和适应性挑战，现有基于大型语言模型（LLM）的自反思Agent在初始成功后表现不佳，且小型LLM效果降低的问题，本文提出了一种名为Sweet&Sour的新方法。该方法通过结合正向经验和管理式记忆，丰富Agent在决策时的上下文信息，从而改进现有反思方法的局限性。全面的分析涵盖了闭源和开源LLM，结果表明Sweet&Sour能有效提升Agent性能，尤其是在先前方法表现不佳的场景中。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决交互式文本环境中，基于LLM的Agent在进行决策时，由于缺乏对自身成功经验的有效利用和记忆管理，导致性能下降的问题。现有方法主要依赖于负向经验的反思，忽略了正向经验的价值，并且缺乏有效的记忆机制，使得Agent难以从历史经验中学习和适应环境的变化。

核心思路：Sweet&Sour的核心思路是同时利用正向和负向经验进行反思，并引入管理式记忆机制。通过正向经验的反思，Agent可以巩固成功的策略，避免重复犯错；通过负向经验的反思，Agent可以避免重复失败。管理式记忆机制则允许Agent选择性地存储和检索重要的历史信息，从而更好地理解当前环境并做出更明智的决策。

技术框架：Sweet&Sour方法包含以下几个主要模块：1) 经验收集模块：负责收集Agent在交互过程中产生的正向和负向经验。2) 反思模块：利用LLM对收集到的经验进行反思，提取关键信息和策略。3) 记忆管理模块：负责存储和检索反思后的经验，并根据一定的策略更新记忆库。4) 决策模块：根据当前环境和记忆库中的信息，利用LLM生成下一步的行动。

关键创新：Sweet&Sour的关键创新在于：1) 同时利用正向和负向经验进行反思，弥补了现有方法只关注负向经验的不足。2) 引入管理式记忆机制，允许Agent选择性地存储和检索重要的历史信息，从而更好地适应环境的变化。3) 提出了一种新的反思策略，能够更有效地提取经验中的关键信息。

关键设计：在经验收集模块中，论文定义了正向和负向经验的判断标准。在反思模块中，论文设计了一种基于LLM的提示工程方法，引导LLM进行有效的反思。在记忆管理模块中，论文采用了一种基于重要性的记忆更新策略，优先保留重要的历史信息。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Sweet&Sour方法在多个交互式文本游戏中均取得了显著的性能提升。与基线方法相比，Sweet&Sour在某些游戏中的成功率提高了10%以上。此外，Sweet&Sour在小型LLM上的表现也优于现有方法，表明该方法具有良好的泛化能力。实验还验证了正向经验反思和管理式记忆机制的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种交互式文本环境，例如文本冒险游戏、角色扮演游戏和对话系统。通过提升Agent的推理和适应能力，可以创建更智能、更具吸引力的游戏体验，并为构建更自然、更有效的对话系统提供技术支持。此外，该方法还可以推广到其他需要Agent进行决策和学习的领域，例如机器人控制和自动化任务。

📄 摘要（原文）

Intelligent agents designed for interactive environments face significant challenges in text-based games, a domain that demands complex reasoning and adaptability. While agents based on large language models (LLMs) using self-reflection have shown promise, they struggle when initially successful and exhibit reduced effectiveness when using smaller LLMs. We introduce Sweet&Sour, a novel approach that addresses these limitations in existing reflection methods by incorporating positive experiences and managed memory to enrich the context available to the agent at decision time. Our comprehensive analysis spans both closed- and open-source LLMs and demonstrates the effectiveness of Sweet&Sour in improving agent performance, particularly in scenarios where previous approaches fall short.