Estimating the Empowerment of Language Model Agents

📄 arXiv: 2509.22504v2 📥 PDF

作者: Jinyeop Song, Jeff Gore, Max Kleiman-Weiner

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-26 (更新: 2025-09-30)

备注: 10 pages, 8 figures. Submitted to ICLR 2026

💡 一句话要点

提出EELMA算法，通过信息论中的Empowerment评估语言模型Agent的能力。

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

关键词: 语言模型Agent 能力评估 Empowerment 互信息 开放式环境

📋 核心要点

  1. 现有Agent能力评估依赖人工设计Benchmark，成本高且难以泛化到通用能力。
  2. 提出EELMA算法，基于信息论中的Empowerment，通过计算Agent行为与未来状态的互信息来评估其能力。
  3. 实验表明Empowerment与任务性能高度相关，并能有效反映环境复杂度和Agent自身因素的影响。

📝 摘要（中文）

随着语言模型(LM)Agent能力增强并获得更广泛的现实世界工具访问权限，对Agent能力的可扩展评估框架的需求日益增长。然而，传统的以基准为中心的评估方法设计成本高昂，并且需要人类设计者提出有效的任务，这些任务能够转化为对通用模型能力的洞察。本文提出了一种基于Empowerment（Agent行为与未来状态之间的互信息）的信息论评估方法，作为评估LM Agent的开放式方法。我们介绍了一种名为EELMA（Estimating Empowerment of Language Model Agents）的算法，用于从多轮文本交互中近似计算有效Empowerment。我们在语言游戏和大规模的真实Web浏览场景中验证了EELMA。我们发现Empowerment与平均任务性能密切相关，描述了环境复杂性和Agent因素（如思维链、模型规模和记忆长度）对估计Empowerment的影响，并且高Empowerment状态和行为通常是通用能力的关键时刻。总之，这些结果表明Empowerment是一种有吸引力的通用指标，用于在复杂的开放式环境中评估和监控LM Agent。

🔬 方法详解

问题定义：现有语言模型Agent的评估方法主要依赖于人工设计的benchmark，这些benchmark设计成本高昂，且难以覆盖Agent的全部能力，尤其是在开放式环境中。此外，benchmark的设计往往需要人工干预，难以实现自动化和可扩展的评估。因此，如何设计一种通用的、可扩展的、能够自动评估语言模型Agent能力的指标是一个重要的问题。

核心思路：本文的核心思路是利用信息论中的Empowerment概念来评估语言模型Agent的能力。Empowerment衡量的是Agent的行为对未来状态的影响程度，即Agent通过其行为能够控制多少未来的状态。Empowerment越高，说明Agent的能力越强，能够更好地适应环境并完成任务。这种方法不需要人工设计benchmark，而是通过分析Agent在环境中的交互行为来评估其能力。

技术框架：EELMA算法的整体框架包括以下几个步骤：1. Agent与环境进行多轮交互，生成交互轨迹。2. 对交互轨迹进行分析，提取Agent的行为和状态信息。3. 利用互信息估计方法，计算Agent的行为与未来状态之间的互信息，即Empowerment。4. 将Empowerment作为Agent能力的评估指标。该框架可以应用于各种不同的环境和Agent，具有较强的通用性。

关键创新：本文的关键创新在于将信息论中的Empowerment概念引入到语言模型Agent的评估中。与传统的benchmark评估方法相比，EELMA算法具有以下优势：1. 不需要人工设计benchmark，降低了评估成本。2. 可以自动评估Agent的能力，提高了评估效率。3. 可以评估Agent在开放式环境中的能力，更贴近实际应用场景。4. Empowerment可以反映Agent的通用能力，而不仅仅是特定任务的能力。

关键设计：EELMA算法的关键设计包括：1. 如何有效地提取Agent的行为和状态信息。2. 如何准确地估计Agent的行为与未来状态之间的互信息。3. 如何选择合适的互信息估计方法。论文中使用了基于神经网络的互信息估计方法，并对网络结构和参数进行了优化，以提高估计的准确性。此外，论文还考虑了环境的复杂性和Agent的记忆长度等因素，并对Empowerment的计算方法进行了调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，EELMA算法估计的Empowerment与Agent的平均任务性能具有很强的相关性。在Web浏览场景中，Empowerment能够有效区分不同能力水平的Agent。此外，实验还发现，思维链、模型规模和记忆长度等Agent因素对Empowerment有显著影响。例如，更大的模型规模通常能够带来更高的Empowerment。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要评估和监控语言模型Agent能力的场景，例如：智能助手、自动化客服、游戏AI等。通过EELMA算法，可以更好地了解Agent的能力，并对其进行优化和改进，从而提高Agent的性能和用户体验。此外，该研究还可以为语言模型Agent的设计和开发提供指导。

📄 摘要（原文）

As language model (LM) agents become more capable and gain broader access to real-world tools, there is a growing need for scalable evaluation frameworks of agentic capability. However, conventional benchmark-centric evaluations are costly to design and require human designers to come up with valid tasks that translate into insights about general model capabilities. In this work, we propose information-theoretic evaluation based on empowerment, the mutual information between an agent's actions and future states, as an open-ended method for evaluating LM agents. We introduce EELMA (Estimating Empowerment of Language Model Agents), an algorithm for approximating effective empowerment from multi-turn text interactions. We validate EELMA on both language games and scaled-up realistic web-browsing scenarios. We find that empowerment strongly correlates with average task performance, characterize the impact of environmental complexity and agentic factors such as chain-of-thought, model scale, and memory length on estimated empowerment, and that high empowerment states and actions are often pivotal moments for general capabilities. Together, these results demonstrate empowerment as an appealing general-purpose metric for evaluating and monitoring LM agents in complex, open-ended settings.