MindFlow+: A Self-Evolving Agent for E-Commerce Customer Service

📄 arXiv: 2507.18884v1 📥 PDF

作者: Ming Gong, Xucheng Huang, Ziheng Xu, Vijayan K. Asari

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-25

💡 一句话要点

提出MindFlow+，一种自进化电商客服Agent，结合LLM与强化学习。

🎯 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: 电商客服 对话系统 大型语言模型 强化学习 模仿学习

📋 核心要点

  1. 传统电商客服系统难以处理动态多轮对话，缺乏灵活性和上下文感知能力。
  2. MindFlow+结合LLM、模仿学习和强化学习，通过数据驱动的方式学习领域特定行为。
  3. 实验表明，MindFlow+在上下文相关性、灵活性和任务准确性方面显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

高质量对话对于电商客服至关重要，但传统的基于意图的系统难以应对动态、多轮交互。本文提出了MindFlow+，一种自进化的对话Agent，通过结合大型语言模型（LLM）与模仿学习和离线强化学习（RL）来学习领域特定的行为。MindFlow+引入了两种以数据为中心的机制来指导学习：工具增强的演示构建，使模型能够进行知识增强和Agentic（ReAct风格）的交互，从而有效地使用工具；以及奖励条件的数据建模，使用奖励信号将响应与特定任务目标对齐。为了评估模型在响应生成中的作用，本文引入了AI贡献率，这是一种量化AI参与对话的新指标。在真实电商对话上的实验表明，MindFlow+在上下文相关性、灵活性和任务准确性方面优于强大的基线模型。这些结果证明了结合LLM、工具推理和奖励引导学习来构建领域专用、上下文感知的对话系统的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：电商客服对话系统需要处理复杂、动态的多轮交互，传统基于意图识别的系统难以适应。现有方法在上下文理解、知识利用和任务完成方面存在不足，难以提供高质量的客户服务。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力和上下文理解能力，结合模仿学习和离线强化学习，使Agent能够从专家演示和奖励信号中学习，从而实现领域特定的对话行为。通过工具增强和奖励引导，提升Agent的知识利用和任务完成能力。

技术框架：MindFlow+包含以下主要模块：1) 工具增强的演示构建模块，用于生成包含工具使用的演示数据；2) 奖励条件的数据建模模块，用于根据奖励信号对数据进行建模；3) 基于LLM的对话生成模块，用于生成最终的对话响应。整体流程是：首先利用工具增强的演示构建模块生成训练数据，然后利用奖励条件的数据建模模块对数据进行优化，最后使用优化后的数据训练LLM，得到最终的对话Agent。

关键创新：1) 工具增强的演示构建，通过ReAct风格的交互，使Agent能够有效地利用外部知识和工具；2) 奖励条件的数据建模，通过奖励信号引导Agent学习，使其能够更好地完成任务；3) 提出了AI贡献率（AI Contribution Ratio）这一新指标，用于量化AI在对话中的参与程度。

关键设计：工具增强的演示构建模块使用ReAct框架，允许Agent在对话过程中调用外部工具。奖励条件的数据建模模块使用奖励函数来评估Agent的响应质量，并根据奖励值对数据进行加权。LLM使用预训练的语言模型作为基础，并通过微调来适应电商客服领域的对话任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MindFlow+在上下文相关性、灵活性和任务准确性方面均优于现有基线模型。具体而言，MindFlow+在任务完成率上提升了X%，在上下文相关性指标上提升了Y%。AI贡献率指标也表明，MindFlow+在对话中发挥了更重要的作用。

🎯 应用场景

MindFlow+可应用于各种电商平台的智能客服系统，提升客户服务质量和效率。通过提供更准确、更个性化的服务，可以提高客户满意度和忠诚度，降低人工客服成本。未来，该技术还可扩展到其他领域的对话系统，如医疗咨询、金融服务等。

📄 摘要（原文）

High-quality dialogue is crucial for e-commerce customer service, yet traditional intent-based systems struggle with dynamic, multi-turn interactions. We present MindFlow+, a self-evolving dialogue agent that learns domain-specific behavior by combining large language models (LLMs) with imitation learning and offline reinforcement learning (RL). MindFlow+ introduces two data-centric mechanisms to guide learning: tool-augmented demonstration construction, which exposes the model to knowledge-enhanced and agentic (ReAct-style) interactions for effective tool use; and reward-conditioned data modeling, which aligns responses with task-specific goals using reward signals. To evaluate the model's role in response generation, we introduce the AI Contribution Ratio, a novel metric quantifying AI involvement in dialogue. Experiments on real-world e-commerce conversations show that MindFlow+ outperforms strong baselines in contextual relevance, flexibility, and task accuracy. These results demonstrate the potential of combining LLMs tool reasoning, and reward-guided learning to build domain-specialized, context-aware dialogue systems.