Meta-RL Induces Exploration in Language Agents

📄 arXiv: 2512.16848v1 📥 PDF

作者: Yulun Jiang, Liangze Jiang, Damien Teney, Michael Moor, Maria Brbic

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-12-18

💡 一句话要点

LaMer：基于元强化学习提升语言Agent在复杂环境中的探索能力

🎯 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: 元强化学习 语言Agent 主动探索 策略调整 长时程任务

📋 核心要点

  1. 现有RL训练的LLM Agent在需要主动探索和长期规划的任务中表现不足，难以有效利用试错经验。
  2. LaMer通过元强化学习框架，鼓励Agent在训练阶段进行跨episode的探索，并在测试阶段通过反思进行策略调整。
  3. 实验结果表明，LaMer在Sokoban、MineSweeper和Webshop等任务中显著优于RL基线，并具有更好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)使得训练大型语言模型(LLM) Agent与环境交互并解决多轮长时程任务成为可能。然而，RL训练的Agent在需要主动探索的任务中表现不佳，并且无法有效地从试错经验中学习。本文提出了LaMer，一个通用的元强化学习框架，使LLM Agent能够在测试时主动探索并从环境反馈中学习。LaMer包含两个关键组件：(i)一个跨episode的训练框架，鼓励探索和长期奖励优化；(ii)通过反思进行上下文策略调整，允许Agent从任务反馈信号中调整其策略，而无需梯度更新。在不同环境中的实验表明，LaMer显著提高了性能，在Sokoban、MineSweeper和Webshop上分别提高了11%、14%和19%。此外，与RL训练的Agent相比，LaMer还展示了对更具挑战性或先前未见过的任务的更好泛化能力。总的来说，我们的结果表明，元强化学习提供了一种原则性的方法来诱导语言Agent中的探索，从而通过学习到的探索策略实现对新环境的更鲁棒的适应。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于强化学习的语言Agent在复杂环境中进行探索时存在效率低下的问题。传统的RL方法往往难以平衡探索与利用，导致Agent陷入局部最优，无法有效地发现最优策略。尤其是在长时程任务中，奖励稀疏，Agent难以获得有效的反馈信号，从而阻碍了学习过程。

核心思路：LaMer的核心思路是利用元强化学习的思想，让Agent学习如何进行有效的探索。通过跨episode的训练，Agent能够学习到一种通用的探索策略，使其在面对新的任务时能够快速适应并找到最优解。此外，LaMer还引入了反思机制，允许Agent根据环境的反馈信号动态调整其策略，从而提高适应性和鲁棒性。

技术框架：LaMer框架包含两个主要组成部分：跨episode训练和上下文策略调整。在跨episode训练阶段，Agent在多个不同的任务实例上进行训练，目标是学习一种能够最大化长期奖励的通用策略。在上下文策略调整阶段，Agent根据当前任务的反馈信号，通过反思机制调整其策略，使其更适应当前任务。整个流程无需梯度更新，降低了计算成本。

关键创新：LaMer的关键创新在于将元强化学习与语言Agent相结合，并引入了反思机制。传统的RL方法通常需要大量的试错才能找到最优策略，而LaMer通过元学习，使Agent能够快速学习到一种有效的探索策略。反思机制则允许Agent根据环境的反馈动态调整其策略，从而提高适应性和鲁棒性。

关键设计：LaMer的关键设计包括：(1)跨episode训练的目标函数，旨在鼓励Agent进行有效的探索和长期奖励优化；(2)反思机制的具体实现，例如，使用prompting技术引导Agent反思其行为并调整策略；(3)合适的奖励函数设计，以引导Agent学习到期望的行为模式。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LaMer在Sokoban、MineSweeper和Webshop等多个环境中的实验结果表明，其性能显著优于传统的RL基线，分别取得了11%、14%和19%的性能提升。此外，LaMer还展示了更好的泛化能力，能够在更具挑战性或先前未见过的任务中取得更好的表现，证明了其学习到的探索策略的有效性。

🎯 应用场景

LaMer框架具有广泛的应用前景，可用于训练语言Agent在各种复杂环境中执行任务，例如游戏、机器人控制、网页浏览等。该研究有助于提升Agent的自主性和适应性，使其能够更好地解决实际问题。未来，该技术有望应用于智能客服、自动化流程等领域，提高工作效率和用户体验。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has enabled the training of large language model (LLM) agents to interact with the environment and to solve multi-turn long-horizon tasks. However, the RL-trained agents often struggle in tasks that require active exploration and fail to efficiently adapt from trial-and-error experiences. In this paper, we present LaMer, a general Meta-RL framework that enables LLM agents to actively explore and learn from the environment feedback at test time. LaMer consists of two key components: (i) a cross-episode training framework to encourage exploration and long-term rewards optimization; and (ii) in-context policy adaptation via reflection, allowing the agent to adapt their policy from task feedback signal without gradient update. Experiments across diverse environments show that LaMer significantly improves performance over RL baselines, with 11%, 14%, and 19% performance gains on Sokoban, MineSweeper and Webshop, respectively. Moreover, LaMer also demonstrates better generalization to more challenging or previously unseen tasks compared to the RL-trained agents. Overall, our results demonstrate that Meta-RL provides a principled approach to induce exploration in language agents, enabling more robust adaptation to novel environments through learned exploration strategies.