EPO: Hierarchical LLM Agents with Environment Preference Optimization

📄 arXiv: 2408.16090v2 📥 PDF

作者: Qi Zhao, Haotian Fu, Chen Sun, George Konidaris

分类: cs.LG

发布日期: 2024-08-28 (更新: 2024-10-03)

备注: EMNLP 2024

💡 一句话要点

提出EPO：一种基于环境偏好优化的分层LLM Agent，用于长程决策任务

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

关键词: 长程决策 分层Agent 环境偏好优化 LLM 多模态反馈

📋 核心要点

  1. 长程决策任务需要多步骤规划，对基于LLM的Agent构成挑战，现有方法难以有效处理。
  2. 论文提出分层框架，将复杂任务分解为子目标，利用环境反馈自动生成奖励信号，并使用环境偏好优化（EPO）训练Agent。
  3. 在ALFRED数据集上的实验表明，该框架取得了最先进的性能，并在公共排行榜上名列第一，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

基于LLM的Agent在长程决策任务中面临着多步骤规划的挑战。本文提出了一种分层框架，将复杂任务分解为可管理的子目标，并使用独立的LLM分别进行子目标预测和低级动作生成。为了解决为未标注数据集创建训练信号的问题，我们开发了一个奖励模型，该模型利用多模态环境反馈来自动生成奖励信号。我们引入了环境偏好优化（EPO），这是一种新颖的方法，可以从环境的反馈中生成偏好信号，并使用它们来训练基于LLM的Agent。在ALFRED上的大量实验表明，我们的框架具有最先进的性能，在ALFRED公共排行榜上名列第一，并展示了其在各种环境中改进长程决策的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基于LLM的Agent在长程决策任务中面临的规划困难问题。现有方法在处理需要长期规划和复杂交互的任务时，往往难以生成有效的行动序列，尤其是在缺乏人工标注数据的情况下，如何为Agent提供有效的训练信号是一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的长程决策任务分解为一系列更易于管理的子目标，并分别使用不同的LLM来处理子目标预测和低级动作生成。通过引入环境偏好优化（EPO），利用环境反馈自动生成奖励信号，从而在没有人工标注的情况下训练Agent。

技术框架：该框架采用分层结构，包含以下主要模块：1) 子目标预测模块：使用LLM预测完成任务所需的子目标序列。2) 低级动作生成模块：使用另一个LLM根据当前子目标和环境状态生成具体的动作。3) 奖励模型：利用多模态环境反馈（例如，图像、文本描述）来评估Agent的行为，并生成奖励信号。4) 环境偏好优化（EPO）：使用奖励模型生成的偏好信号来训练LLM-based Agent，使其能够更好地适应环境并完成任务。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了环境偏好优化（EPO）方法，它能够从环境的反馈中自动生成偏好信号，并利用这些信号来训练LLM-based Agent。与传统的强化学习方法相比，EPO不需要人工设计的奖励函数，而是直接从环境中学习Agent的行为偏好。

关键设计：奖励模型的设计是关键。它需要能够有效地整合多模态环境反馈，并准确地评估Agent的行为。具体的技术细节包括：奖励模型的输入特征选择、网络结构设计、损失函数选择等。此外，EPO算法的具体实现也需要仔细考虑，例如，如何有效地利用偏好信号来更新LLM的参数，以及如何避免过拟合等问题。论文中可能还涉及了关于LLM选择、prompt工程等方面的设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文提出的框架在ALFRED数据集上取得了最先进的性能，并在公共排行榜上名列第一，显著优于现有的方法。这表明该框架能够有效地解决长程决策任务中的挑战，并具有很强的竞争力。具体的性能提升数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居控制、自动驾驶等需要长程决策能力的领域。通过利用环境反馈进行自主学习，可以降低对人工标注数据的依赖，提高Agent在复杂环境中的适应性和泛化能力，具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。

📄 摘要（原文）

Long-horizon decision-making tasks present significant challenges for LLM-based agents due to the need for extensive planning over multiple steps. In this paper, we propose a hierarchical framework that decomposes complex tasks into manageable subgoals, utilizing separate LLMs for subgoal prediction and low-level action generation. To address the challenge of creating training signals for unannotated datasets, we develop a reward model that leverages multimodal environment feedback to automatically generate reward signals. We introduce Environment Preference Optimization (EPO), a novel method that generates preference signals from the environment's feedback and uses them to train LLM-based agents. Extensive experiments on ALFRED demonstrate the state-of-the-art performance of our framework, achieving first place on the ALFRED public leaderboard and showcasing its potential to improve long-horizon decision-making in diverse environments.