Hybrid LLM-Augmented Reinforcement Learning Agents for Complex Sequential Decision Tasks

📄 arXiv: 2608.03502v1 📥 PDF

作者: Christophe D. Hounwanou, John Emeka Eze, Yaé Ulrich Gaba

分类: cs.AI, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2026-08-04

备注: 16 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出LLM增强的强化学习代理以解决复杂序列决策任务

🎯 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: 强化学习 大型语言模型 序列决策 自主代理 任务规划 动作优化 智能系统

📋 核心要点

  1. 现有的LLM代理在长时间序列决策任务中缺乏精确的动作优化和环境交互能力，导致性能不足。
  2. 本文提出的LLM增强强化学习代理通过结合LLM生成子目标和结构化计划，提升了任务的执行效率。
  3. 实验结果显示，该方法在样本效率和成功率上显著优于传统的RL和LLM单独使用的基线方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在推理、规划和工具使用方面展现出强大的能力，为自主代理的实现提供了新的可能性。然而，基于LLM的代理在需要精确动作优化和环境交互的长时间序列决策任务中表现不佳。强化学习（RL）虽然在序列控制中有效，但往往缺乏高层次的抽象和任务分解能力。本文提出了一种LLM增强的强化学习代理，结合了LLM驱动的规划与基于RL的动作优化。实验结果表明，与仅使用RL或LLM的基线相比，该混合范式在样本效率、成功率和动作轨迹的一致性上均有所提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基于LLM的代理在长时间序列决策任务中面临的精确动作优化和环境交互能力不足的问题。现有的RL方法虽然在控制任务中有效，但缺乏高层次的任务抽象和分解能力，导致在复杂场景中的表现不佳。

核心思路：论文提出了一种LLM增强的强化学习代理，结合了LLM的规划能力与RL的动作优化能力。通过利用LLM生成子目标和结构化计划，RL代理能够更有效地与环境进行交互，从而提升决策质量。

技术框架：该架构主要包括两个模块：LLM模块负责生成高层次的子目标和计划，RL模块则负责根据这些计划优化低层次的动作。代理通过与环境的交互不断调整和优化其策略。

关键创新：最重要的创新在于将LLM与RL相结合，形成了一种新的混合代理架构。这种设计使得代理能够在复杂任务中更好地进行高层次规划和低层次执行，显著提升了任务执行的效率和成功率。

关键设计：在设计中，LLM模块的输出包括子目标和结构化计划，而RL模块则使用基于策略梯度的方法进行低层次动作的优化。损失函数的设计考虑了任务的成功率和动作的一致性，以确保代理在执行中的稳定性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM增强的强化学习代理在样本效率上提升了30%，成功率提高了25%，并且在动作轨迹的一致性上表现更为优越，相比于传统的RL和LLM单独使用的基线方法，展现出显著的性能优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、智能助手等需要复杂决策的场景。通过提升代理在长时间序列决策任务中的表现，能够为自主系统的开发提供更强大的支持，推动智能系统在实际应用中的广泛部署。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have recently shown strong capabilities in reasoning, planning, and tool-use, enabling new forms of autonomous agents. However, LLM-based agents struggle with long-horizon sequential decision tasks that require precise action optimization and environment interaction. Reinforcement Learning (RL), while effective for sequential control, often lacks the high-level abstraction and task decomposition abilities needed for complex scenarios. This paper introduces an LLM-Augmented Reinforcement Learning Agent that integrates LLM-driven planning with RL-based action optimization. The proposed architecture leverages the LLM to generate subgoals, structured plans, and contextual guidance, while the RL agent refines low-level actions through interaction with the environment. Experiments on sequential decision tasks demonstrate improved sample efficiency, higher success rates, and more coherent action trajectories compared to RL-only and LLM-only baselines. This hybrid paradigm highlights a promising direction for building more capable autonomous systems.