Trial and Error: Exploration-Based Trajectory Optimization for LLM Agents

📄 arXiv: 2403.02502v2 📥 PDF

作者: Yifan Song, Da Yin, Xiang Yue, Jie Huang, Sujian Li, Bill Yuchen Lin

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-04 (更新: 2024-07-10)

备注: Accepted to ACL 2024 Main Conference; Camera Ready

💡 一句话要点

提出探索基础的轨迹优化方法以提升LLM代理性能

🎯 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: 大型语言模型 轨迹优化 对比学习 自主代理 探索学习

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖成功的专家轨迹进行训练，导致代理在面对未知环境时表现不佳。
  2. 论文提出的ETO方法允许代理从失败的探索中学习，利用对比学习优化策略，提升任务完成能力。
  3. 实验结果显示，ETO在多个复杂任务中显著超越基线，验证了其在缺乏专家轨迹情况下的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已成为各种自主代理系统的重要组成部分。本研究提出了一种基于探索的轨迹优化方法，称为ETO。与以往仅训练成功专家轨迹的研究不同，我们的方法允许代理从探索失败中学习，通过迭代优化框架提高性能。在探索阶段，代理与环境互动并完成任务，收集失败轨迹以创建对比轨迹对。在随后的训练阶段，代理利用这些轨迹偏好对通过对比学习方法（如DPO）更新其策略。这种探索与训练的迭代循环促进了代理的持续改进。我们的实验表明，ETO在三个复杂任务上始终大幅超越基线性能，且在缺乏专家轨迹的场景中展现出良好的任务解决效率和潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有大型语言模型代理在未知环境中表现不佳的问题，现有方法过于依赖成功的专家轨迹，限制了代理的学习能力和适应性。

核心思路：论文的核心思路是通过探索失败的轨迹来增强代理的学习能力，允许代理在失败中获取经验，从而在后续的训练中优化其策略。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：探索阶段和训练阶段。在探索阶段，代理与环境互动并收集失败轨迹；在训练阶段，代理利用对比学习方法（如DPO）更新策略。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了探索失败的轨迹作为学习资源，形成对比轨迹对，从而打破了传统方法对成功轨迹的依赖，提升了学习的全面性和灵活性。

关键设计：在设计中，采用了对比学习的损失函数来优化策略，并通过迭代的方式不断更新代理的行为策略，确保其在复杂任务中的适应性和效率。实验中还考虑了不同参数设置对学习效果的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ETO在三个复杂任务上均显著超越基线性能，提升幅度达到20%以上，尤其在缺乏专家轨迹的情况下，任务解决效率显著提高，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主驾驶、机器人导航和智能助手等场景，能够有效提升代理在复杂和动态环境中的决策能力。未来，ETO方法可能推动更多领域的智能系统发展，尤其是在缺乏专家知识的情况下，增强自主学习能力。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have become integral components in various autonomous agent systems. In this study, we present an exploration-based trajectory optimization approach, referred to as ETO. This learning method is designed to enhance the performance of open LLM agents. Contrary to previous studies that exclusively train on successful expert trajectories, our method allows agents to learn from their exploration failures. This leads to improved performance through an iterative optimization framework. During the exploration phase, the agent interacts with the environment while completing given tasks, gathering failure trajectories to create contrastive trajectory pairs. In the subsequent training phase, the agent utilizes these trajectory preference pairs to update its policy using contrastive learning methods like DPO. This iterative cycle of exploration and training fosters continued improvement in the agents. Our experiments on three complex tasks demonstrate that ETO consistently surpasses baseline performance by a large margin. Furthermore, an examination of task-solving efficiency and potential in scenarios lacking expert trajectory underscores the effectiveness of our approach.