KnowAgent: Knowledge-Augmented Planning for LLM-Based Agents

📄 arXiv: 2403.03101v3 📥 PDF

作者: Yuqi Zhu, Shuofei Qiao, Yixin Ou, Shumin Deng, Shiwei Lyu, Yue Shen, Lei Liang, Jinjie Gu, Huajun Chen, Ningyu Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2024-03-05 (更新: 2025-02-21)

备注: NAACL 2025 Findings. Project page: https://zjunlp.github.io/project/KnowAgent/ Code: https://github.com/zjunlp/KnowAgent

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出KnowAgent以解决LLM代理规划不足问题

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

关键词: 大型语言模型 行动知识 规划能力 自学习策略 智能代理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在与环境交互时生成可执行动作的能力不足，导致规划轨迹不合理。
  2. KnowAgent通过引入行动知识库和自学习策略，约束规划过程中的行动路径，从而提升规划性能。
  3. 实验结果显示，KnowAgent在多个基准数据集上表现优异，有效减少了规划幻觉现象。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中展现出巨大潜力，但在与环境交互时生成可执行动作的能力上存在不足。这主要源于语言代理缺乏内置的行动知识，导致规划轨迹无法有效指导任务解决，进而引发规划幻觉。为了解决这一问题，本文提出KnowAgent，一种通过引入显式行动知识来增强LLM规划能力的新方法。KnowAgent采用行动知识库和自学习策略来约束规划过程中的行动路径，从而实现更合理的轨迹合成，提升语言代理的规划性能。实验结果表明，KnowAgent在HotpotQA和ALFWorld上表现出与现有基线相当或更优的性能，并有效减轻了规划幻觉现象。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在复杂任务中缺乏内置行动知识的问题，导致规划轨迹不合理和规划幻觉现象。现有方法无法有效指导任务解决，影响了模型的实际应用。

核心思路：KnowAgent的核心思路是通过引入显式的行动知识库，结合自学习策略，来约束规划过程中的行动路径。这种设计旨在提高模型在任务解决中的合理性和准确性。

技术框架：KnowAgent的整体架构包括三个主要模块：行动知识库、规划模块和自学习模块。行动知识库提供了丰富的行动知识，规划模块负责生成行动轨迹，自学习模块则通过反馈不断优化规划策略。

关键创新：KnowAgent的关键创新在于将显式行动知识与自学习策略相结合，显著提升了语言模型的规划能力。这与传统方法的依赖于语言模型自身的生成能力形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，KnowAgent使用了特定的损失函数来优化规划路径，并通过调整知识库的内容和结构来增强模型的学习能力。网络结构上，采用了多层次的神经网络来处理复杂的行动知识和规划任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，KnowAgent在HotpotQA和ALFWorld数据集上表现出色，达到了与现有基线相当或更优的性能。在规划幻觉的减轻方面，KnowAgent显示出显著的优势，具体提升幅度未知，表明其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

KnowAgent的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能机器人、自动化决策系统和人机交互等。通过增强语言模型的规划能力，KnowAgent可以在复杂环境中实现更高效的任务执行，推动智能代理技术的发展。未来，该方法可能会在更广泛的应用场景中得到推广，提升智能系统的自主性和智能化水平。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated great potential in complex reasoning tasks, yet they fall short when tackling more sophisticated challenges, especially when interacting with environments through generating executable actions. This inadequacy primarily stems from the lack of built-in action knowledge in language agents, which fails to effectively guide the planning trajectories during task solving and results in planning hallucination. To address this issue, we introduce KnowAgent, a novel approach designed to enhance the planning capabilities of LLMs by incorporating explicit action knowledge. Specifically, KnowAgent employs an action knowledge base and a knowledgeable self-learning strategy to constrain the action path during planning, enabling more reasonable trajectory synthesis, and thereby enhancing the planning performance of language agents. Experimental results on HotpotQA and ALFWorld based on various backbone models demonstrate that KnowAgent can achieve comparable or superior performance to existing baselines. Further analysis indicates the effectiveness of KnowAgent in terms of planning hallucinations mitigation. Code is available in https://github.com/zjunlp/KnowAgent.