Empowering Large Language Model Agents through Action Learning

📄 arXiv: 2402.15809v2 📥 PDF

作者: Haiteng Zhao, Chang Ma, Guoyin Wang, Jing Su, Lingpeng Kong, Jingjing Xu, Zhi-Hong Deng, Hongxia Yang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-02-24 (更新: 2024-08-08)

备注: 9 pages

💡 一句话要点

提出LearnAct框架以解决LLM代理的行动学习问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 行动学习 开放行动学习 迭代学习 机器人规划 智能代理

📋 核心要点

  1. 现有的LLM代理在试错学习能力上存在局限，限制了其智能行为的发展。
  2. 本文提出LearnAct框架，通过迭代学习策略，允许LLM代理从经验中学习新行动。
  3. 实验结果显示，经过少量训练任务实例学习后，代理在AlfWorld中的表现提高了32%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）代理最近引起了越来越多的关注，但它们在从试错中学习的能力上存在局限，这是智能行为的关键要素。本文认为，从经验中学习新行动的能力是LLM代理学习进步的基础。与人类通过体验学习自然扩展行动空间和发展技能不同，LLM代理通常在固定的行动空间内操作，限制了其成长潜力。为了解决这些挑战，本文探索了语言代理的开放行动学习，提出了一个名为LearnAct的框架，采用迭代学习策略以创建和改进以Python函数形式表示的行动。实验结果表明，在Robotic Planning和Alfworld环境中，我们的方法显著提高了代理的任务表现，强调了经验性行动学习在更智能的LLM代理发展中的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLM代理在固定行动空间内无法通过试错学习新行动的问题，现有方法未能有效利用经验学习来扩展行动能力。

核心思路：提出LearnAct框架，采用迭代学习策略，使LLM代理能够根据训练任务中的错误不断修正和更新可用行动，从而提升行动的有效性。

技术框架：LearnAct框架包含多个模块，首先是错误识别模块，接着是行动修正模块，最后是行动评估模块，通过迭代过程不断优化行动。

关键创新：最重要的创新在于引入开放行动学习的概念，使LLM代理能够动态扩展其行动空间，而不是局限于预定义的固定行动。

关键设计：在设计中，采用了基于Python函数的行动表示，设置了适应性损失函数，以便在每次迭代中有效评估和优化行动效果。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LearnAct框架在AlfWorld环境中相比于ReAct+Reflexion方法，代理的任务表现提高了32%。这一显著提升验证了经验性行动学习在LLM代理智能化发展中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人规划、智能助手和自动化系统等。通过提升LLM代理的行动学习能力，可以使其在复杂环境中更有效地执行任务，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Model (LLM) Agents have recently garnered increasing interest yet they are limited in their ability to learn from trial and error, a key element of intelligent behavior. In this work, we argue that the capacity to learn new actions from experience is fundamental to the advancement of learning in LLM agents. While humans naturally expand their action spaces and develop skills through experiential learning, LLM agents typically operate within fixed action spaces, limiting their potential for growth. To address these challenges, our study explores open-action learning for language agents. We introduce a framework LearnAct with an iterative learning strategy to create and improve actions in the form of Python functions. In each iteration, LLM revises and updates the currently available actions based on the errors identified in unsuccessful training tasks, thereby enhancing action effectiveness. Our experimental evaluations across Robotic Planning and Alfworld environments reveal that after learning on a few training task instances, our approach to open-action learning markedly improves agent performance for the type of task (by 32 percent in AlfWorld compared to ReAct+Reflexion, for instance) highlighting the importance of experiential action learning in the development of more intelligent LLM agents.