One STEP at a time: Language Agents are Stepwise Planners

📄 arXiv: 2411.08432v1 📥 PDF

作者: Minh Nguyen, Ehsan Shareghi

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-13

💡 一句话要点

STEP框架：通过经验学习提升语言Agent在动态环境中的规划能力

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

关键词: 语言Agent 规划能力 经验学习 动态环境 ScienceWorld 任务分解 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有语言Agent在复杂任务规划方面存在不足，无法充分利用大型语言模型中蕴含的知识。
  2. STEP框架通过规划器、执行器、评估器和记忆模块协同工作，从经验中学习，提升规划能力。
  3. 在ScienceWorld基准测试中，STEP显著优于现有方法，证明了其在动态环境中解决复杂任务的有效性。

📝 摘要（中文）

语言Agent在动态环境中展现出执行复杂任务的良好适应性。然而，尽管大型语言模型蕴含着丰富的知识，但在需要规划的任务中，这些Agent仍然存在不足。本文提出了STEP，一种新颖的框架，旨在有效地从先前的经验中学习，从而增强语言Agent在未来步骤中的规划能力。具体而言，STEP通过四个相互连接的组件发挥作用。首先，规划器负责任务分解，并提供相关见解。然后，执行器生成行动候选，而评估器确保行动与从先前经验中学习到的规则相符。最后，记忆模块存储经验，为未来的决策提供信息。在ScienceWorld基准测试中，结果表明STEP始终优于最先进的模型，实现了67.4的总体得分，并成功完成了18项任务中的12项。这些发现突显了STEP作为增强语言Agent规划能力的框架的潜力，为在动态环境中更复杂的任务解决铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有语言Agent在动态环境中执行复杂任务时，虽然具备一定的适应性，但缺乏有效的规划能力。它们难以将复杂任务分解为可执行的子任务，并根据环境反馈调整行动策略，从而导致任务完成效率低下。现有方法难以充分利用历史经验，无法在后续步骤中进行有效规划。

核心思路：STEP框架的核心思路是通过显式地学习和记忆历史经验，指导未来的行动规划。它将规划过程分解为多个步骤，并在每个步骤中利用历史经验进行评估和选择，从而提高规划的准确性和效率。这种基于经验的学习方式使得Agent能够更好地适应动态环境，并解决复杂的任务。

技术框架：STEP框架包含四个主要模块：规划器（Planner）、执行器（Executor）、评估器（Evaluator）和记忆模块（Memory）。规划器负责将任务分解为子任务，并提供相关见解。执行器根据规划器的输出生成行动候选。评估器根据从先前经验中学习到的规则，评估行动候选的有效性。记忆模块存储历史经验，为未来的决策提供信息。这四个模块协同工作，形成一个闭环的规划和执行流程。

关键创新：STEP框架的关键创新在于其显式地利用历史经验进行规划。与传统的语言Agent不同，STEP能够从过去的成功和失败中学习，并将其应用于未来的决策中。这种基于经验的学习方式使得Agent能够更好地适应动态环境，并解决复杂的任务。此外，STEP框架的模块化设计使得各个模块可以独立进行优化和改进。

关键设计：STEP框架的具体实现细节未知，论文中可能没有详细说明关键参数设置、损失函数或网络结构。但可以推测，记忆模块可能采用某种形式的知识图谱或向量数据库来存储和检索历史经验。评估器可能使用强化学习或监督学习的方法来学习评估规则。规划器和执行器可能基于大型语言模型进行微调，以提高其生成能力和规划能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

STEP框架在ScienceWorld基准测试中取得了显著的成果，总体得分达到67.4，成功完成了18项任务中的12项。与现有最先进的模型相比，STEP在多个任务上都取得了明显的性能提升，证明了其在动态环境中进行有效规划的能力。

🎯 应用场景

STEP框架具有广泛的应用前景，可应用于机器人导航、游戏AI、智能助手等领域。通过学习和利用历史经验，Agent能够更好地适应复杂和动态的环境，完成各种任务。该研究为开发更智能、更可靠的自主系统提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Language agents have shown promising adaptability in dynamic environments to perform complex tasks. However, despite the versatile knowledge embedded in large language models, these agents still fall short when it comes to tasks that require planning. We introduce STEP, a novel framework designed to efficiently learn from previous experiences to enhance the planning capabilities of language agents in future steps. Concretely, STEP functions through four interconnected components. First, the Planner takes on the task, breaks it down into subtasks and provides relevant insights. Then the Executor generates action candidates, while the Evaluator ensures the actions align with learned rules from previous experiences. Lastly, Memory stores experiences to inform future decisions. In the ScienceWorld benchmark, our results show that STEP consistently outperforms state-of-the-art models, achieving an overall score of 67.4 and successfully completing 12 out of 18 tasks. These findings highlight STEP's potential as a framework for enhancing planning capabilities in language agents, paving the way for more sophisticated task-solving in dynamic environments.