HISR: Hindsight Information Modulated Segmental Process Rewards For Multi-turn Agentic Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2603.18683v1 📥 PDF

作者: Zhicong Lu, Zichuan Lin, Wei Jia, Changyuan Tian, Deheng Ye, Peiguang Li, Li Jin, Nayu Liu, Guangluan Xu, Wei Feng

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-03-19

备注: Submitted to ACL 2026 on Jan 5, 2026

💡 一句话要点

提出HISR，利用后见信息调制的片段过程奖励，提升多轮Agent强化学习性能

🎯 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: 多轮Agent 强化学习 后见信息 奖励模型 信用分配

📋 核心要点

  1. 现有方法在多轮Agent强化学习中，面临稀疏奖励的延迟传播和细粒度过程奖励的信用分配问题。
  2. HISR利用后见信息调节片段过程奖励，对齐子目标并强调重要片段，提升信用分配可靠性。
  3. 实验结果表明，HISR在多个基准测试中表现出有效性，验证了所提出方法的优越性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在各个领域表现出色，但在复杂、长程的Agent决策任务中仍然存在局限性。现有方法主要集中于设计有效的奖励模型（RM），通过多轮强化学习来提升性能。然而，这些方法在稀疏结果奖励中存在延迟传播问题，并且在过于细粒度和分散的turn级别过程奖励中，信用分配的可靠性较低。本文提出了HISR，利用后见信息来调节片段过程奖励，使奖励与子目标紧密对齐，并强调重要片段，以增强信用分配的可靠性。具体而言，提出了一个片段级别的过程RM，为任务中的每个子目标分配奖励，避免过度细粒度地分配到每个turn。为了强调轨迹中的重要片段，设计了一个后见模型，以反映在知道轨迹结果后执行特定动作的偏好。利用后见模型和策略模型之间的序列似然比率来衡量动作的重要性。这些比率随后被用于聚合片段重要性得分，进而调节片段过程奖励，提高信用分配的可靠性。在三个公开基准上的大量实验结果证明了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大型语言模型的多轮Agent强化学习方法，在处理复杂长程决策任务时，面临奖励信号稀疏和信用分配困难的问题。具体来说，稀疏的结果奖励导致学习过程缓慢，而过于细粒度的turn级别过程奖励可能引入噪声，导致信用分配不准确。这些问题阻碍了Agent有效学习长期策略。

核心思路：HISR的核心思路是利用后见信息来更准确地评估Agent在每个片段（子目标）上的表现，并根据片段的重要性来调节过程奖励。通过将奖励与子目标对齐，并强调重要片段，可以更有效地进行信用分配，从而提高学习效率和性能。

技术框架：HISR包含以下主要模块：1) 片段级别的过程奖励模型，用于为每个子目标分配奖励；2) 后见模型，用于评估在已知轨迹结果的情况下，执行特定动作的偏好；3) 重要性评估模块，利用后见模型和策略模型之间的序列似然比率来衡量动作的重要性；4) 奖励调节模块，根据片段重要性得分来调节片段过程奖励。

关键创新：HISR的关键创新在于利用后见信息来调制片段过程奖励。与传统的turn级别奖励相比，片段级别奖励更关注子目标的完成情况，减少了噪声干扰。后见信息则用于评估动作的重要性，从而更准确地进行信用分配。这种方法能够更有效地利用奖励信号，提高学习效率。

关键设计：片段级别的过程奖励模型可以使用任何现有的奖励模型架构。后见模型可以使用与策略模型相同的架构，但使用不同的训练目标，即最大化已知轨迹结果下的动作序列似然。重要性评估模块使用后见模型和策略模型的输出计算序列似然比率，并使用这些比率来聚合片段重要性得分。奖励调节模块使用片段重要性得分来加权片段过程奖励。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HISR在三个公开基准测试中均取得了显著的性能提升。与现有方法相比，HISR能够更有效地学习长期策略，并取得更高的任务完成率。具体的性能数据在论文中给出，证明了HISR的有效性和优越性。

🎯 应用场景

HISR方法可以应用于各种需要多轮交互和长期规划的Agent决策任务，例如对话系统、游戏AI、机器人导航和任务规划等。通过更有效地利用奖励信号，HISR可以帮助Agent学习更有效的策略，从而提高任务完成的质量和效率。该方法具有广泛的应用前景，可以推动Agent智能的发展。

📄 摘要（原文）

While large language models excel in diverse domains, their performance on complex longhorizon agentic decision-making tasks remains limited. Most existing methods concentrate on designing effective reward models (RMs) to advance performance via multi-turn reinforcement learning. However, they suffer from delayed propagation in sparse outcome rewards and unreliable credit assignment with potentially overly fine-grained and unfocused turnlevel process rewards. In this paper, we propose (HISR) exploiting Hindsight Information to modulate Segmental process Rewards, which closely aligns rewards with sub-goals and underscores significant segments to enhance the reliability of credit assignment. Specifically, a segment-level process RM is presented to assign rewards for each sub-goal in the task, avoiding excessively granular allocation to turns. To emphasize significant segments in the trajectory, a hindsight model is devised to reflect the preference of performing a certain action after knowing the trajectory outcome. With this characteristic, we design the ratios of sequence likelihoods between hindsight and policy model to measure action importance. The ratios are subsequently employed to aggregate segment importance scores, which in turn modulate segmental process rewards, enhancing credit assignment reliability. Extensive experimental results on three publicly benchmarks demonstrate the validity of our method.