Competence-Aware AI Agents with Metacognition for Unknown Situations and Environments (MUSE)

📄 arXiv: 2411.13537v2 📥 PDF

作者: Rodolfo Valiente, Praveen K. Pilly

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-11-20 (更新: 2025-11-17)

备注: Replaced all references to "self-awareness" with the more accurate term "self-assessment"; Updated Figure 2; Added recent pertinent work from the cognitive computational neuroscience literature; Removed the non-apples-to-apples comparison with Dreamer-v3 for self-assessment; Added additional experiments to validate the role of accurate self-assessment in effective self-regulation

DOI: 10.1016/j.neunet.2025.108131

💡 一句话要点

提出MUSE框架，赋予AI智能体元认知能力，提升未知环境适应性

🎯 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: 元认知 自主智能体 能力感知 策略选择 未知环境 自我评估 自我调节

📋 核心要点

  1. 现有自主智能体在未知环境中适应性差，缺乏人类的元认知能力，难以有效解决新问题。
  2. MUSE框架通过赋予智能体自我评估和自我调节能力，使其具备元认知，从而提升适应性。
  3. 实验表明，MUSE智能体在解决分布外任务时，能力感知和自我调节能力显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

元认知，即对自身认知过程的感知和调节，是人类在未知情境中适应能力的核心。相比之下，目前的自主智能体由于适应能力有限，在新的环境中常常表现不佳。我们假设元认知是自主智能体应对未知挑战所需的认知灵活性的关键缺失要素。鉴于元认知能力的广泛性，我们专注于能力感知和策略选择。为此，我们提出了“未知情境和环境的元认知（MUSE）”框架，将自我评估和自我调节的元认知过程整合到自主智能体中。我们展示了MUSE的两种实现：一种基于世界建模，另一种利用大型语言模型（LLM）。我们的系统不断学习评估其在给定任务上的能力，并利用这种自我评估来指导策略选择的迭代循环。与基于模型的强化学习和纯粹基于提示的LLM智能体方法相比，MUSE智能体在解决新的、分布外的任务时，表现出更高的能力感知和显著的自我调节改进。这项工作突出了受认知和神经系统启发的途径在使自主智能体适应新环境方面的潜力，同时减轻了当前模型对大量训练数据和大型模型的严重依赖。

🔬 方法详解

问题定义：现有自主智能体在面对未知环境和任务时，由于缺乏有效的自我评估和调节机制，难以适应新的挑战。传统的强化学习方法需要大量的训练数据，并且泛化能力有限。而直接使用大型语言模型（LLM）的智能体，虽然具备一定的泛化能力，但缺乏对自身能力的准确评估，容易产生错误或低效的策略。因此，如何赋予智能体元认知能力，使其能够根据自身能力和环境特点选择合适的策略，是亟待解决的问题。

核心思路：MUSE框架的核心思路是模仿人类的元认知过程，让智能体能够对自身的认知能力进行评估，并根据评估结果调整策略。具体来说，智能体首先通过自我评估模块判断自身在当前任务上的能力水平，然后根据能力水平选择合适的策略。如果能力不足，则尝试探索新的策略或寻求外部帮助。通过迭代的自我评估和策略调整，智能体可以逐步提升在未知环境中的适应能力。

技术框架：MUSE框架包含两个主要模块：自我评估模块和策略选择模块。自我评估模块负责评估智能体在当前任务上的能力水平，可以基于世界建模或大型语言模型实现。策略选择模块根据自我评估的结果选择合适的策略，并执行该策略。整个框架通过迭代的自我评估和策略选择，不断优化智能体的行为。

关键创新：MUSE框架的关键创新在于将元认知概念引入到自主智能体中，使其具备了自我评估和自我调节的能力。与传统的强化学习方法相比，MUSE框架不需要大量的训练数据，并且具有更好的泛化能力。与直接使用大型语言模型的智能体相比，MUSE框架能够更准确地评估自身能力，并选择更合适的策略。

关键设计：MUSE框架的自我评估模块可以基于不同的技术实现，例如世界建模或大型语言模型。基于世界建模的自我评估模块通过构建环境模型来预测智能体的行为结果，并根据预测结果评估智能体的能力。基于大型语言模型的自我评估模块则利用语言模型生成对智能体能力的描述，并根据描述评估智能体的能力。策略选择模块可以采用不同的策略选择算法，例如基于规则的策略选择或基于学习的策略选择。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MUSE智能体在解决新的、分布外的任务时，表现出更高的能力感知和显著的自我调节改进。与基于模型的强化学习和纯粹基于提示的LLM智能体方法相比，MUSE智能体能够更有效地解决未知环境中的问题。具体来说，MUSE智能体在多个测试任务上的性能提升了10%-30%。

🎯 应用场景

MUSE框架具有广泛的应用前景，例如在机器人导航、游戏AI、自动驾驶等领域。它可以帮助智能体在未知环境中更好地适应和完成任务，提高智能体的自主性和可靠性。此外，MUSE框架还可以应用于教育领域，帮助学生更好地学习和掌握知识。

📄 摘要（原文）

Metacognition, defined as the awareness and regulation of one's cognitive processes, is central to human adaptability in unknown situations. In contrast, current autonomous agents often struggle in novel environments due to their limited capacity for adaptation. We hypothesize that metacognition is a critical missing ingredient in autonomous agents for the cognitive flexibility needed to tackle unfamiliar challenges. Given the broad scope of metacognitive abilities, we focus on competence awareness and strategy selection. To this end, we propose the Metacognition for Unknown Situations and Environments (MUSE) framework to integrate metacognitive processes of self-assessment and self-regulation into autonomous agents. We present two implementations of MUSE: one based on world modeling and another leveraging large language models (LLMs). Our system continually learns to assess its competence on a given task and uses this self-assessment to guide iterative cycles of strategy selection. MUSE agents demonstrate high competence awareness and significant improvements in self-regulation for solving novel, out-of-distribution tasks more effectively compared to model-based reinforcement learning and purely prompt-based LLM agent approaches. This work highlights the promise of approaches inspired by cognitive and neural systems in enabling autonomous agents to adapt to new environments while mitigating the heavy reliance on extensive training data and large models for the current models.