Generative World Models of Tasks: LLM-Driven Hierarchical Scaffolding for Embodied Agents
作者: Brennen Hill
分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.MA, cs.RO
发布日期: 2025-09-05 (更新: 2025-11-04)
备注: In the 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: Embodied World Models for Decision Making (EWM)
💡 一句话要点
提出基于LLM驱动的分层脚手架，用于具身智能体的生成世界模型
🎯 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: 具身智能 多智能体强化学习 大型语言模型 分层任务网络 世界模型
📋 核心要点
- 现有端到端方法在复杂多智能体任务中面临探索空间巨大和奖励稀疏的挑战，导致学习效率低下。
- 利用大型语言模型（LLM）作为生成世界模型，动态生成分层任务结构，指导智能体学习。
- 提出的分层任务环境（HTE）框架能够引导探索，生成学习信号，并内化分层结构，提升智能体性能。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的智能体开发方法，该方法借鉴了大型语言模型（LLM）的成功经验，并侧重于扩展模型规模和原始交互数据。针对机器人足球等复杂、长时程多智能体任务，传统的端到端方法由于难以处理的探索空间和稀疏奖励而常常失效。本文认为，有效的决策世界模型必须同时模拟世界的物理特性和任务语义。通过对2024年低资源多智能体足球研究的系统回顾，发现了一种将符号和分层方法（如分层任务网络（HTN）和贝叶斯策略网络（BSN））与多智能体强化学习（MARL）相结合的明显趋势。这些方法将复杂的目标分解为可管理的子目标，从而创建一个内在的课程，塑造智能体的学习。本文将这种趋势形式化为一个分层任务环境（HTE）框架，这对于弥合简单、反应性行为与复杂、战略性团队合作之间的差距至关重要。该框架结合了大型语言模型（LLM）作为任务的生成世界模型，能够动态生成这种脚手架。本文认为，HTE提供了一种机制来指导探索，生成有意义的学习信号，并训练智能体来内化分层结构，从而能够开发出比纯粹的端到端方法更有效、更通用的智能体。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂多智能体任务中，智能体难以有效学习的问题。现有端到端方法在面对高维状态空间和稀疏奖励时，探索效率极低，难以学习到有效的策略。特别是在机器人足球等需要长期规划和团队协作的任务中，这种问题尤为突出。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，构建一个任务的生成世界模型。这个世界模型能够动态地生成分层任务结构，将复杂的目标分解为一系列可管理的子目标，从而为智能体提供一个内在的课程，引导其进行有效的探索和学习。通过这种方式，智能体可以逐步学习到复杂的策略和协作行为。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM任务生成器：利用LLM生成分层任务结构，包括任务目标、子任务和执行顺序。2) 分层任务环境（HTE）：将生成的任务结构嵌入到环境中，为智能体提供明确的学习目标和奖励信号。3) 多智能体强化学习（MARL）：利用MARL算法训练智能体，使其能够根据HTE提供的任务结构，学习到最优的策略。4) 反馈循环：智能体在环境中执行任务后，将结果反馈给LLM，LLM根据反馈调整任务结构，进一步优化智能体的学习过程。
关键创新：最重要的创新点在于将大型语言模型（LLM）作为任务的生成世界模型，动态生成分层任务结构。与传统的固定任务结构相比，这种方法能够根据智能体的学习进度和环境的变化，自适应地调整任务难度和目标，从而提高学习效率和泛化能力。此外，将任务语义融入世界模型，使得智能体能够更好地理解任务目标和环境约束，从而做出更合理的决策。
关键设计：关键设计包括：1) LLM提示工程：设计合适的提示语，引导LLM生成高质量的分层任务结构。2) 奖励函数设计：根据HTE提供的任务结构，设计合适的奖励函数，引导智能体完成子任务和最终目标。3) MARL算法选择：选择合适的MARL算法，例如MADDPG或QMIX，训练智能体学习协作策略。4) 反馈机制设计：设计有效的反馈机制，将智能体的学习结果反馈给LLM，用于调整任务结构。
📊 实验亮点
论文通过在低资源多智能体足球环境中进行实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与传统的端到端MARL方法相比，基于LLM驱动的分层脚手架能够显著提高智能体的学习效率和协作能力。具体的性能数据（例如，胜率、进球数等）和提升幅度（例如，相对于基线的提升百分比）在原文中未明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种复杂的多智能体协作任务，例如机器人足球、自动驾驶、智能交通管理、以及协同作战等领域。通过利用LLM生成任务结构，可以显著降低智能体学习的难度，提高学习效率和泛化能力，从而实现更智能、更高效的自动化系统。此外，该方法还可以用于教育领域，为学生提供个性化的学习路径和任务。
📄 摘要（原文）
Recent advances in agent development have focused on scaling model size and raw interaction data, mirroring successes in large language models. However, for complex, long-horizon multi-agent tasks such as robotic soccer, this end-to-end approach often fails due to intractable exploration spaces and sparse rewards. We propose that an effective world model for decision-making must model the world's physics and also its task semantics. A systematic review of 2024 research in low-resource multi-agent soccer reveals a clear trend towards integrating symbolic and hierarchical methods, such as Hierarchical Task Networks (HTNs) and Bayesian Strategy Networks (BSNs), with multi-agent reinforcement learning (MARL). These methods decompose complex goals into manageable subgoals, creating an intrinsic curriculum that shapes agent learning. We formalize this trend into a framework for Hierarchical Task Environments (HTEs), which are essential for bridging the gap between simple, reactive behaviors and sophisticated, strategic team play. Our framework incorporates the use of Large Language Models (LLMs) as generative world models of tasks, capable of dynamically generating this scaffolding. We argue that HTEs provide a mechanism to guide exploration, generate meaningful learning signals, and train agents to internalize hierarchical structure, enabling the development of more capable and general-purpose agents with greater sample efficiency than purely end-to-end approaches.