Adaptive Thinking via Mode Policy Optimization for Social Language Agents

📄 arXiv: 2505.02156v4 📥 PDF

作者: Minzheng Wang, Yongbin Li, Haobo Wang, Xinghua Zhang, Nan Xu, Bingli Wu, Fei Huang, Haiyang Yu, Wenji Mao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-04 (更新: 2025-05-22)

备注: Work in Progress. The code and data are available, see https://github.com/MozerWang/AMPO

💡 一句话要点

提出AML框架，通过自适应模式策略优化提升社交语言Agent的推理能力。

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

关键词: 社交智能Agent 自适应推理 模式策略优化 认知控制理论 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有社交智能Agent缺乏动态调整推理深度的能力，导致效率低下和灵活性不足。
  2. AML框架通过分层思考模式设计和上下文感知的模式切换，实现Agent的自适应推理。
  3. 实验表明，AML在社交智能任务上显著优于现有方法，并实现了更高的token效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自适应模式学习（AML）框架，旨在提升语言Agent在动态社交互动中的自适应思考能力。现有方法要么缺乏这种推理能力，要么在所有场景中强制执行长链式思考，导致过多的token使用和不灵活的社交模拟。AML框架首先基于认知控制理论识别了从直觉反应到深度审议的分层思考模式。然后，开发了自适应模式策略优化（AMPO）算法，以优化上下文感知的模式切换和推理。该框架在三个关键方面推进了现有研究：多粒度思考模式设计、跨社交互动的上下文感知模式切换，以及通过深度自适应处理实现的token高效推理。在社交智能基准上的大量实验验证了AML比GPT-4o高出15.6%的任务性能。值得注意的是，AMPO优于GRPO 7.0%，且推理链缩短了32.8%，证明了AMPO中自适应思考模式选择和优化机制相对于GRPO固定深度解决方案的优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有社交语言Agent在模拟社交智能时，无法根据情境动态调整推理深度。它们要么缺乏深度推理能力，要么强制使用长链式思考，导致计算资源浪费（token使用过多）和社交模拟的僵化，无法灵活应对不同的社交场景。

核心思路：本文的核心思路是让Agent能够根据上下文自适应地选择合适的思考模式（推理深度）。借鉴认知控制理论，将思考模式分为多个层级，从直觉反应到深度审议。通过学习一个策略，使Agent能够在不同的社交互动情境下，选择最合适的思考模式，从而在性能和效率之间取得平衡。

技术框架：AML框架包含两个主要组成部分：分层思考模式设计和自适应模式策略优化（AMPO）算法。首先，基于认知控制理论，定义了多个粒度的思考模式，例如直觉反应、浅层推理和深度审议。然后，AMPO算法学习一个策略，该策略根据当前上下文（例如，对话历史、目标）来选择最佳的思考模式。AMPO使用强化学习方法进行训练，目标是最大化任务性能，同时最小化token使用量。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个自适应的模式选择机制，允许Agent根据上下文动态调整推理深度。与现有方法（例如，固定深度的链式思考）相比，AML能够更有效地利用计算资源，并在性能和效率之间取得更好的平衡。AMPO算法通过优化模式切换策略，进一步提升了Agent的自适应推理能力。

关键设计：AMPO算法使用策略梯度方法进行训练。策略网络以当前上下文作为输入，输出一个概率分布，表示选择不同思考模式的概率。奖励函数综合考虑了任务性能和token使用量。具体来说，任务性能可以使用社交智能基准上的指标（例如，准确率、召回率）来衡量，token使用量可以直接计算。通过调整奖励函数中性能和效率的权重，可以控制Agent在性能和效率之间的权衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AML框架在社交智能基准测试中取得了显著的性能提升，比GPT-4o高出15.6%。更重要的是，AMPO算法在性能优于GRPO 7.0%的同时，推理链长度缩短了32.8%，证明了其在token效率方面的优势。这些结果表明，自适应思考模式选择和优化机制能够显著提升社交语言Agent的推理能力和效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要社交智能的场景，例如智能客服、虚拟助手、社交机器人等。通过自适应的推理能力，Agent可以更有效地理解用户意图，并做出更合理的反应。此外，该方法还可以用于教育领域，帮助学生学习社交技能和提高问题解决能力。未来的研究可以探索更复杂的思考模式和更有效的模式切换策略。

📄 摘要（原文）

Effective social intelligence simulation requires language agents to dynamically adjust reasoning depth, a capability notably absent in current studies. Existing methods either lack this kind of reasoning capability or enforce Long Chain-of-Thought reasoning uniformly across all scenarios, resulting in excessive token usage and inflexible social simulation. To address this, we propose an $\textbf{A}$daptive $\textbf{M}$ode $\textbf{L}$earning ($\textbf{AML}$) framework in this paper, aiming to improve the adaptive thinking ability of language agents in dynamic social interactions. To this end, we first identify hierarchical thinking modes ranging from intuitive response to deep deliberation based on the cognitive control theory. We then develop the $\textbf{A}$daptive $\textbf{M}$ode $\textbf{P}$olicy $\textbf{O}$ptimization ($\textbf{AMPO}$) algorithm to optimize the context-aware mode switching and reasoning. Our framework advances existing research in three key aspects: (1) Multi-granular thinking mode design, (2) Context-aware mode switching across social interaction, and (3) Token-efficient reasoning via depth-adaptive processing. Extensive experiments on social intelligence benchmarks verify that AML achieves 15.6% higher task performance than GPT-4o. Notably, our AMPO outperforms GRPO by 7.0% with 32.8% shorter reasoning chains, demonstrating the advantage of adaptive thinking mode selection and optimization mechanism in AMPO over GRPO's fixed-depth solution.