Monte Carlo Planning with Large Language Model for Text-Based Game Agents

📄 arXiv: 2504.16855v1 📥 PDF

作者: Zijing Shi, Meng Fang, Ling Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-23

💡 一句话要点

提出MC-DML算法，利用大语言模型进行文本游戏智能体蒙特卡洛规划

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本游戏 大语言模型 蒙特卡洛树搜索 智能体规划 动态记忆 语言理解 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有MCTS与RL结合的文本游戏智能体规划方法耗时，且缺乏语言理解与推理能力。
  2. MC-DML算法利用大语言模型的语言能力和树搜索的探索性，提升规划效率。
  3. 实验表明，MC-DML在初始规划阶段显著提升了文本游戏智能体的性能，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MC-DML（Monte Carlo planning with Dynamic Memory-guided Large language model）的算法，用于提升文本游戏智能体的性能。现有的结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）和强化学习（RL）的规划-学习范式，由于需要大量的迭代，因此非常耗时，并且这些算法虽然执行不确定性驱动的探索，但缺乏语言理解和推理能力。MC-DML算法利用大语言模型（LLM）的语言理解和推理能力，以及树搜索算法的探索优势。具体来说，我们通过试验内和跨试验记忆机制增强了LLM，使其能够从过去的经验中学习，并在规划过程中动态调整动作评估。在Jericho基准测试中的一系列文本游戏中进行的实验表明，MC-DML算法在初始规划阶段显著提高了各种游戏的性能，优于需要多次迭代的现有方法。这证明了我们算法的有效性，为复杂环境中更有效的语言引导规划铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本游戏智能体，特别是那些采用蒙特卡洛树搜索（MCTS）与强化学习（RL）结合的方法，存在两个主要痛点。一是计算成本高昂，需要大量的迭代才能达到较好的性能。二是缺乏对游戏文本的深层理解和推理能力，导致探索效率低下，难以应对复杂的游戏环境。

核心思路：MC-DML的核心思路是利用大语言模型（LLM）强大的语言理解和推理能力来指导蒙特卡洛树搜索（MCTS）的探索过程。通过LLM对游戏状态和动作的评估，可以更有效地选择有潜力的行动，从而减少不必要的探索，提高规划效率。同时，引入动态记忆机制，使LLM能够从过去的经验中学习，进一步提升其评估的准确性。

技术框架：MC-DML算法的整体框架可以概括为以下几个步骤：1. 状态编码：将当前游戏状态（文本描述）输入到LLM中进行编码。2. 动作建议：LLM根据当前状态和历史经验，生成一系列可能的动作建议。3. 蒙特卡洛树搜索：基于LLM的动作建议，进行蒙特卡洛树搜索，评估每个动作的价值。4. 动态记忆更新：根据搜索结果，更新LLM的记忆，包括试验内记忆和跨试验记忆。5. 动作选择：选择价值最高的动作执行。

关键创新：MC-DML算法的关键创新在于将大语言模型与蒙特卡洛树搜索相结合，并引入了动态记忆机制。与现有方法相比，MC-DML能够更有效地利用语言信息进行规划，减少了对大量迭代的依赖。动态记忆机制则使LLM能够从过去的经验中学习，进一步提升其评估的准确性，从而提高规划效率。

关键设计：MC-DML的关键设计包括：1. LLM的选择：选择具有较强语言理解和推理能力的LLM作为核心组件。2. 动态记忆机制：设计试验内记忆和跨试验记忆，用于存储和检索历史经验。3. 动作评估函数：设计基于LLM的动作评估函数，用于评估每个动作的价值。4. 探索策略：采用合适的探索策略，平衡探索和利用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MC-DML算法在Jericho基准测试中的一系列文本游戏中，在初始规划阶段显著提高了性能，优于需要多次迭代的现有方法。具体来说，MC-DML在多个游戏中取得了更高的分数，并且在达到相同性能水平时，所需的迭代次数更少。这证明了MC-DML算法能够更有效地利用语言信息进行规划，从而提高了规划效率。

🎯 应用场景

MC-DML算法具有广泛的应用前景，不仅可以应用于文本游戏智能体，还可以应用于其他需要语言理解和规划能力的领域，例如对话系统、任务型机器人、自动化文档处理等。该研究的实际价值在于提高了智能体在复杂环境中的规划效率和决策能力，为构建更智能、更自主的智能系统奠定了基础。未来，该算法可以进一步扩展到多模态环境，例如结合图像、语音等信息进行规划。

📄 摘要（原文）

Text-based games provide valuable environments for language-based autonomous agents. However, planning-then-learning paradigms, such as those combining Monte Carlo Tree Search (MCTS) and reinforcement learning (RL), are notably time-consuming due to extensive iterations. Additionally, these algorithms perform uncertainty-driven exploration but lack language understanding and reasoning abilities. In this paper, we introduce the Monte Carlo planning with Dynamic Memory-guided Large language model (MC-DML) algorithm. MC-DML leverages the language understanding and reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) alongside the exploratory advantages of tree search algorithms. Specifically, we enhance LLMs with in-trial and cross-trial memory mechanisms, enabling them to learn from past experiences and dynamically adjust action evaluations during planning. We conduct experiments on a series of text-based games from the Jericho benchmark. Our results demonstrate that the MC-DML algorithm significantly enhances performance across various games at the initial planning phase, outperforming strong contemporary methods that require multiple iterations. This demonstrates the effectiveness of our algorithm, paving the way for more efficient language-grounded planning in complex environments.