Process Reward Models for LLM Agents: Practical Framework and Directions

📄 arXiv: 2502.10325v1 📥 PDF

作者: Sanjiban Choudhury

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-02-14

备注: 17 pages, 7 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AgentPRM框架，通过过程奖励模型提升LLM Agent交互能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: LLM Agent 过程奖励模型 强化学习 模仿学习 ALFWorld Actor-Critic 奖励塑造

📋 核心要点

  1. 现有LLM Agent训练方法依赖于稀疏的最终结果奖励，难以有效指导Agent学习复杂的交互过程。
  2. AgentPRM通过引入过程奖励模型，在Agent与环境交互的每一步提供反馈，从而更有效地优化Agent策略。
  3. 实验表明，基于AgentPRM训练的小型LLM Agent在ALFWorld任务上超越了强大的GPT-4o基线，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种简单且可扩展的框架，即Agent过程奖励模型（AgentPRM），用于训练LLM Agent通过交互不断改进。AgentPRM遵循轻量级的Actor-Critic范式，使用蒙特卡洛rollout来计算奖励目标并优化策略。它只需要对现有的RLHF流程进行最小的修改，使其易于大规模集成。除了AgentPRM之外，我们还提出了InversePRM，它可以直接从演示中学习过程奖励，而无需明确的结果监督。我们还探讨了关键的挑战和机遇，包括探索、过程奖励塑造和模型预测推理。我们在ALFWorld基准上进行了评估，结果表明，使用AgentPRM和InversePRM训练的小型3B模型优于强大的GPT-4o基线，并分析了测试时扩展、奖励攻击等。我们的代码可在https://github.com/sanjibanc/agent_prm 获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有LLM Agent训练通常依赖于稀疏的最终结果奖励，这使得Agent难以学习复杂的交互过程。例如，在ALFWorld这样的任务中，Agent需要执行一系列步骤才能完成目标，如果只在最终成功或失败时给予奖励，Agent很难探索出正确的行动序列。此外，人工设计的奖励函数可能存在偏差，影响Agent的学习效果。

核心思路：AgentPRM的核心思路是引入过程奖励模型，在Agent与环境交互的每一步提供反馈。通过对Agent执行的每个动作进行评估，并给予相应的奖励，可以更有效地指导Agent学习。这种方法类似于人类学习过程中的逐步指导，可以帮助Agent更快地掌握技能。同时，论文还提出了InversePRM，通过模仿学习的方式，从专家演示中学习过程奖励，避免了人工设计奖励函数的困难。

技术框架：AgentPRM采用Actor-Critic框架，其中Actor负责生成Agent的行动策略，Critic负责评估Agent的行动价值。Agent与环境进行交互，生成轨迹数据。然后，使用蒙特卡洛rollout来估计每个状态-动作对的奖励目标。Actor通过最大化累积奖励来优化策略，Critic通过最小化预测奖励与实际奖励之间的差异来提高评估准确性。InversePRM则直接从专家演示数据中学习过程奖励，无需与环境交互。

关键创新：AgentPRM的关键创新在于引入了过程奖励模型，将稀疏的最终结果奖励转化为密集的中间步骤奖励。这使得Agent可以更有效地学习复杂的交互过程。此外，InversePRM通过模仿学习的方式，避免了人工设计奖励函数的困难，降低了训练成本。

关键设计：AgentPRM使用蒙特卡洛rollout来估计奖励目标，这是一种常用的强化学习方法。Actor和Critic可以使用各种神经网络结构，例如Transformer。损失函数通常包括策略梯度损失和价值函数损失。InversePRM使用监督学习的方式训练过程奖励模型，损失函数通常是预测奖励与专家演示奖励之间的交叉熵或均方误差。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用AgentPRM和InversePRM训练的小型3B模型在ALFWorld基准上优于强大的GPT-4o基线。这表明AgentPRM可以有效地提升LLM Agent的交互能力，并且可以在资源有限的情况下取得良好的性能。此外，论文还分析了测试时扩展、奖励攻击等问题，为实际应用提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

AgentPRM可应用于各种需要LLM Agent进行复杂交互的任务，例如机器人控制、游戏AI、对话系统等。通过提供更密集的奖励信号，AgentPRM可以帮助Agent更快地学习和掌握技能，提高任务完成效率和质量。该方法在自动化、智能助手等领域具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

We introduce Agent Process Reward Models (AgentPRM), a simple and scalable framework for training LLM agents to continually improve through interactions. AgentPRM follows a lightweight actor-critic paradigm, using Monte Carlo rollouts to compute reward targets and optimize policies. It requires minimal modifications to existing RLHF pipelines, making it easy to integrate at scale. Beyond AgentPRM, we propose InversePRM, which learns process rewards directly from demonstrations without explicit outcome supervision. We also explore key challenges and opportunities, including exploration, process reward shaping, and model-predictive reasoning. We evaluate on ALFWorld benchmark, show that small 3B models trained with AgentPRM and InversePRM outperform strong GPT-4o baselines, and analyze test-time scaling, reward hacking, and more. Our code is available at: https://github.com/sanjibanc/agent_prm.