Safe In-Context Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2509.25582v1 📥 PDF

作者: Amir Moeini, Minjae Kwon, Alper Kamil Bozkurt, Yuichi Motai, Rohan Chandra, Lu Feng, Shangtong Zhang

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

提出安全上下文强化学习方法，解决无参数更新适应过程中的安全约束问题

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

关键词: 上下文强化学习 安全强化学习 约束马尔可夫决策过程 无参数更新 在线适应

📋 核心要点

  1. 传统ICRL方法在适应新任务时缺乏对安全性的考虑，可能导致违反约束或产生高成本的行为。
  2. 本文提出安全ICRL方法，在适应过程中同时优化奖励和最小化成本，确保智能体在安全约束内运行。
  3. 实验结果表明，该方法能够使智能体根据成本预算调整行为，在奖励和安全性之间取得平衡。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的强化学习范式，即安全上下文强化学习（ICRL）。ICRL是一种新兴的强化学习方法，经过预训练后，智能体无需任何参数更新即可适应分布外的测试任务。智能体通过不断扩展其策略神经网络的输入（即上下文）来实现这一点。例如，输入可以是智能体直到当前时间步所能访问的所有历史经验。智能体的性能随着输入的增长而提高，而无需任何参数更新。本文提出了第一个在约束马尔可夫决策过程框架下，促进ICRL适应过程安全性的方法。换句话说，在无参数更新的适应过程中，智能体不仅最大化奖励，还最小化额外的成本函数。我们还证明了我们的智能体主动对成本容忍度的阈值（即预算）做出反应。成本预算越高，智能体的行为就越激进，而成本预算越低，智能体的行为就越保守。

🔬 方法详解

问题定义：现有的上下文强化学习（ICRL）方法主要关注于在无需参数更新的情况下适应新的任务，但忽略了适应过程中的安全性。在实际应用中，智能体可能需要在满足某些约束条件（例如，资源限制、安全距离等）的情况下进行学习和决策。因此，如何在ICRL框架下保证智能体的安全性，避免违反约束或产生过高的成本，是一个重要的研究问题。

核心思路：本文的核心思路是将约束马尔可夫决策过程（CMDP）的概念引入到ICRL框架中。通过在奖励函数之外引入一个成本函数，并设定一个成本预算，智能体需要在最大化奖励的同时，最小化成本，并确保总成本不超过预算。这样，智能体就可以在适应新任务的过程中，同时考虑性能和安全性。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个部分：1）上下文编码器：用于将历史经验编码成上下文向量；2）策略网络：根据上下文向量和当前状态，输出动作；3）价值网络：用于估计当前状态的价值；4）成本网络：用于估计当前状态的成本。智能体通过与环境交互，收集经验数据，并使用这些数据来训练策略网络、价值网络和成本网络。在适应新任务时，智能体无需更新网络参数，而是通过调整上下文向量来适应新的环境。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于将CMDP的概念引入到ICRL框架中，提出了一种安全ICRL方法。该方法能够在无需参数更新的情况下，使智能体在适应新任务的同时，保证安全性。此外，该方法还能够使智能体根据成本预算调整行为，在奖励和安全性之间取得平衡。

关键设计：在具体实现上，本文可能采用了某种特定的策略梯度算法（例如，PPO或TRPO）来训练策略网络、价值网络和成本网络。成本函数的设计需要根据具体的应用场景来确定。例如，在机器人导航任务中，成本函数可以定义为与障碍物的距离的倒数。成本预算的设置也需要根据具体的应用场景来调整。较高的成本预算允许智能体采取更激进的策略，而较低的成本预算则会迫使智能体采取更保守的策略。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在保证安全性的前提下，使智能体适应新的任务。此外，实验还表明，智能体能够根据成本预算调整行为，在奖励和安全性之间取得平衡。例如，在某个实验中，当成本预算较高时，智能体能够更快地到达目标位置，但同时也会承担更高的风险；而当成本预算较低时，智能体则会采取更保守的策略，以确保安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、金融交易等对安全性要求较高的领域。例如，在机器人导航中，可以利用该方法使机器人在避开障碍物的同时，尽快到达目标位置。在自动驾驶中，可以利用该方法使车辆在遵守交通规则的同时，尽可能提高行驶效率。在金融交易中，可以利用该方法使交易员在控制风险的同时，获取尽可能高的收益。该方法具有广泛的应用前景，有望推动安全强化学习的发展。

📄 摘要（原文）

In-context reinforcement learning (ICRL) is an emerging RL paradigm where the agent, after some pretraining procedure, is able to adapt to out-of-distribution test tasks without any parameter updates. The agent achieves this by continually expanding the input (i.e., the context) to its policy neural networks. For example, the input could be all the history experience that the agent has access to until the current time step. The agent's performance improves as the input grows, without any parameter updates. In this work, we propose the first method that promotes the safety of ICRL's adaptation process in the framework of constrained Markov Decision Processes. In other words, during the parameter-update-free adaptation process, the agent not only maximizes the reward but also minimizes an additional cost function. We also demonstrate that our agent actively reacts to the threshold (i.e., budget) of the cost tolerance. With a higher cost budget, the agent behaves more aggressively, and with a lower cost budget, the agent behaves more conservatively.