Coachable agents for interactive gameplay
作者: Roberto Capobianco, Harm van Seijen, Nolan D. Bard, Neil Burch, Fatima Davelouis, Josh Davidson, Alisa Devlic, Yunshu Du, Ishan Durugkar, Siddhant Gangapurwala, Daniel Hernandez, G. Zacharias Holland, Sahil Jain, Kenta Kawamoto, Raksha Kumaraswamy, Patrick MacAlpine, Dustin R. Morrill, Declan Oller, Francesco Riccio, Akanksha Saran, Craig Sherstan, Kaushik Subramanian, Thomas J. Walsh, Samuel Barrett, Kizza N. Frisbee, Mady Govil, Johannes Günther, Varun R. Kompella, James A. MacGlashan, Maxwell Svetlik, Michael D. Thomure, Jaden B. Travnik, Kevin Waugh, Elahe Aghapour, Florian Fuchs, Andreanne Lemay, Shruti Mishra, Takuma Seno, Peter Stone, Michael Spranger, Peter R. Wurman
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-07-01
💡 一句话要点
提出教练代理以实现交互式游戏中的风格控制
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 强化学习 教练代理 风格控制 游戏AI 人形机器人
📋 核心要点
- 现有的强化学习方法通常只能学习到一种近似最优的行为，缺乏对任务解决方式的实时控制能力。
- 本文提出了一种结合UVFAs与特定训练场景的框架，允许用户在复杂任务中实时调整代理的行为风格。
- 实验结果表明，所提出的框架在不同类型的游戏中均能有效满足风格请求，同时保持任务的主要目标。
📝 摘要（中文）
强化学习已被证明是创建先进AI和机器人系统的有价值工具，涵盖从游戏到机器人再到基础模型的多个领域。现有的AI系统通常通过试错学习一种近似最优的行为来解决任务，但在许多应用场景中，用户希望能够实时控制任务解决的方式。本文提出了一种结合通用价值函数逼近器（UVFAs）与精心选择的训练场景、学习算法和数据增强的方法框架，以创建能够在复杂领域中展现风格的教练代理。我们在AAA视频游戏《地平线：西部禁域》和《Gran Turismo》以及一个开源的人形测试领域中展示了该框架的应用。尽管这些领域的性质不同，但每个代理都能强烈符合风格请求，同时满足其领域中的主要任务。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有强化学习方法在任务解决过程中缺乏用户控制的问题。现有方法通常只能学习一种固定的行为，无法适应用户的实时需求。
核心思路：通过结合通用价值函数逼近器（UVFAs）与特定的训练场景，本文提出了一种新的框架，使得代理能够在复杂任务中展现多样化的风格，满足用户的个性化需求。
技术框架：该框架包括多个模块，首先是UVFAs的构建，其次是针对不同风格的训练场景设计，最后通过数据增强技术提升代理的适应性和灵活性。
关键创新：本文的主要创新在于实现了用户在运行时对代理行为的实时控制，这在现有的强化学习方法中是较为罕见的。通过这种方式，用户能够根据需要调整代理的表现风格。
关键设计：在技术细节上，本文设计了特定的损失函数以平衡任务目标与风格表现，同时采用了多种数据增强策略以提高模型的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的框架在《地平线：西部禁域》和《Gran Turismo》等游戏中，代理能够在满足主要任务的同时，强烈符合用户的风格请求，展现出良好的适应性和灵活性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括视频游戏、机器人控制和人机交互等。通过实现用户对代理行为的实时控制，能够提升用户体验，满足个性化需求，未来可能在教育、娱乐和训练等多个领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning has proven to be a valuable tool in the creation of advanced AI and robotic systems, contributing to everything from game playing to robotics to foundation models. Through trial-and-error, these AI systems typically learn one, near-optimal behavior to solve their tasks. However, there are many use cases in which one would like to assert some level of control, preferably in real time, over how the task is solved. We refer to these modifications of a core task as styles. We combine universal value function approximators (UVFAs) with carefully selected training scenarios, learning algorithms, and data augmentation to create a framework for coaching agents that exhibit styles in complex domains. We demonstrate the framework's application in the AAA video games Horizon Forbidden West and Gran Turismo, and in an open-source humanoid test domain. Despite the different nature of the domains -- car racing, stylized game combat, and humanoid walking -- each agent shows strong coherence to the style requests while still satisfying the main task in its domain. Importantly, the techniques outlined in this paper allow an end user to choose the final behavior at run time, giving them flexible control over the final executed performance.