代理符号学习框架：使人工智能代理能够自主学习和自我进化优化

本研究的主要目的是开发一种新的方法，使人工智能语言代理 能够自主学习和进化 ，从而减少对人工工程设计的依赖，并推动实现通用人工智能（AGI）。具体来说，该研究旨在通过符号优化器使语言代理系统能够在数据驱动的环境中自主优化和进化，提升其适应性和鲁棒性。 解决的问题： 当前语言代理系统存在以下主要问题： 人工工程设计依赖 ：现有的语言代理开发主要依赖于大量人工工程设计，手动将复杂任务分解为更易处理的子任务，并为每个子任务精心设计提示和工具。这种方法费时费力，且难以适应新的任务或数据分布。 缺乏自主优化能力 ：目前的语言代理系统在部署后缺乏自主学习和优化的能力，无法根据实际环境中的数据进行自我更新和改进。 局部最优问题 ：现有的优化方法通常仅优化代理系统中的单个模块（如提示或工具），容易陷入局部最优，导致整体系统性能不佳。 解决方案： 本研究通过引入代理符号学习框架，解决了上述问题，使得语言代理系统能够在创建和部署后自主学习和优化，从而实现“自进化代理”。 该框架模仿神经网络中的反向传播和梯度下降算法，但使用自然语言来处理代理系统中的各个部分。以自然语言形式处理代理系统的符号权重、损失和梯度，联合优化所有符号组件，避免局部最优问题，提高系统的整体性能和适应性。 代理符号学习框架的主要能力 1. 自动优化自我进化 代理符号学习框架通过模拟神经网络中的学习过程，使得语言代理能够自动优化自身，而不依赖于大量的人工工程干预。这包括自动调整和改进提示、工具以及代理系统的整体架构，使代理能够更高效地完成任务。 该框架还允许语言代理在部署后根据新数据和任务要求进行自我更新和改进。这意味着代理可以在实际应用中通过不断学习和适应，逐步提升自身性能，形成“自我进化代理”。 例子 ：在传统的AI代理系统中，开发者需要手动设计和调整大量的提示和工具。例如，一个客服机器人需要处理各种不同的问题，开发者必须为每个问题编写特定的提示和回答策略。这不仅耗时，而且难以确保每个提示都能最优地解决用户的问题。 解决方案 ：代理符号学习框架通过自动化优化功能，使得AI代理可以自动调整和优化这些提示和工具。框架会从实际的用户交互数据中学习，找到最有效的提示和工具组合，从而减少了人工干预的需求，提高了效率。 2. 数据驱动的学习 代理符号学习框架通过数据中心的方法进行优化，使代理能够从环境和任务数据中学习。这种数据驱动的学习方式使代理能够自动调整提示和工具，从而更好地适应不同的任务需求和数据变化。 例子 ：现有的语言代理系统主要依赖于专家的手动调整，这使得系统的适应性较差。例如，一个推荐系统需要不断更新其推荐算法以适应用户偏好的变化，但现有系统需要人工调参和优化，难以快速响应变化。 解决方案 ：代理符号学习框架通过数据驱动的学习方法，使AI代理能够自动从环境和任务数据中学习。这种方法使得代理系统能够自适应地优化自身，快速响应用户需求的变化。 3. 整体系统优化 框架引入了语言损失（Language Loss）和语言梯度（Language Gradients）的概念，能够整体优化代理系统中的所有组成部分。通过这种整体优化策略，可以避免仅优化单个模块导致的局部最优问题，从而提升整个代理系统的性能。 例子 ：在一个复杂的任务中，例如自动驾驶汽车的决策系统，单独优化某个模块（如路径规划或障碍物检测）可能导致整体性能不佳。例如，路径规划模块可能找到最短路径，但如果障碍物检测模块没有及时更新，车辆仍可能发生碰撞。 解决方案 ：代理符号学习框架引入了整体系统优化功能，通过语言损失和语言梯度的概念，实现对代理系统中所有组成部分的全局优化。这样，系统中的各个模块可以协调工作，避免局部最优问题，提升整体性能。 4. 多代理系统优化 该框架支持优化多代理系统，允许多个代理在同一个节点中协同工作或在不同节点中独立操作。这种多代理系统优化功能能够更好地处理复杂任务，提升系统的整体协同能力。 例子 ：在一个需要多代理协作的系统中，例如一个大型在线游戏的AI对手系统，不同的AI对手需要协同工作才能提供良好的游戏体验。如果每个AI对手单独优化，可能导致整体协作不佳，影响游戏体验。 解决方案 ：代理符号学习框架支持多代理系统优化，允许多个代理在同一个节点中协同工作或在不同节点中独立操作。框架通过优化各代理之间的协作，提高整体系统的协同能力和任务完成效果。 具体方法 这个框架旨在通过符号优化器在数据中心化的方式下优化语言代理。主要目的是让人工智能系统（特别是语言代理）能够自己学习和改进。就像我们人类通过经验不断学习变得更好一样，框架让AI也能通过自己使用的过程变得更聪明。 其核心思想是将语言代理视为符号网络，通过模拟神经网络的反向传播和梯度下降算法来进行优化。 框架的组成部分 代理管道 (Agent Pipeline) ： 这是一个步骤序列，代理系统通过这些步骤处理输入数据。可以把它想象成一个生产线，每个步骤都对数据进行一些处理。 节点 (Node) ： 每个节点是生产线上的一个步骤。每个步骤接受数据，通过一些方法处理后，再传递到下一个步骤。方法包括提示（告诉AI做什么）和工具（帮助AI完成任务的工具）。 轨迹 (Trajectory) ： 这是一个记录，每次处理数据时，都会记录下所有步骤的输入、输出和使用的方法。这些记录就像一个日志，帮助我们回顾整个过程。 语言损失 (Language Loss) ： 就像考试后的分数一样，语言损失用来衡量AI的表现有多好。它通过一些标准来评估AI的回答是否符合预期。 语言梯度 (Language Gradient) ： 这是AI在评估后得到的改进建议。就像老师批改试卷后的反馈一样，告诉AI哪里需要改进。 学习过程 1. 前向传播 (Forward Pass) 数据从头到尾经过每个步骤处理，生成结果，同时记录下每个步骤的情况。 前向传递过程类似于标准的代理执行。 不同的是，在执行过程中存储输入、提示、工具使用和输出，形成一个“轨迹”（trajectory）。 这些轨迹将用于后续的语言梯度反向传播。 2. 计算语言损失 (Loss Computation) 完成所有步骤后，系统会评估结果，生成一个表现评分（语言损失）。 在前向传递完成后，使用精心设计的提示模板计算语言损失。 提示模板包括任务描述、输入、轨迹、少量示例（few-shot demonstrations）、原则和输出格式控制。 语言损失包含自然语言评论和数值评分，通过提示生成。 可以根据输入的真实标签进行监督学习，也可以在没有真实标签的情况下进行无监督学习。 3. 反向传播语言梯度 (Back-propagation of Language Gradients) 从最后一个步骤开始，系统会回顾每个步骤的表现，生成改进建议（语言梯度）。 反向传播的目标是计算各个节点的权重对整体损失的影响，从而使优化器能够相应地更新权重。 对于每个节点，使用LLMs（大语言模型）通过设计好的提示生成语言梯度，这些梯度是对节点内符号组件的分析和反思。 从最后一个节点到第一个节点迭代计算语言梯度，每个节点的梯度考虑了当前节点和下一个节点的执行信息。 通过自顶向下的链式计算，确保所有节点的语言梯度与代理的整体成功相关。 4. 基于语言梯度的更新 (Language Gradient-based Update) 使用生成的改进建议，对每个步骤的方法和工具进行优化，使得整个系统下次表现更好。 最后一步是使用符号优化器更新各个节点中的提示和工具，并优化整体代理管道。 符号优化器是精心设计的提示管道，用于优化代理的符号权重。 主要包括三种符号优化器：提示优化器（PromptOptimizer）、工具优化器（ToolOptimizer）和管道优化器（PipelineOptimizer）。 5.批量训练（Batched Training）： 为了提高稳定性，框架支持批量训练。 通过分别进行前向传递、损失计算和反向传播，然后将相同节点的语言梯度批量输入LLMs进行整体优化。 案例说明 假设你让AI写一篇文章： 前向传播 ： 你给AI一个主题，它开始写文章（每段话是一个步骤）。 每写完一段话，它记录下输入（主题）、输出（写的段落）和用的方法（提示和工具）。 计算语言损失 ： AI写完后，你评估它的文章质量（是否符合主题，语言是否通顺等），给它一个分数。 反向传播语言梯度 ： 从最后一段开始，回顾每段的表现，找出需要改进的地方，生成反馈。 基于语言梯度的更新 ： 根据反馈，调整每段的写作方法和工具，使得AI下次写得更好。 实验结果 在研究中，代理符号学习框架被测试在多个标准基准测试和复杂任务上，以下是详细的实验结果： 1. 标准基准测试 HotpotQA ：这是一个多跳问答任务，测试AI在复杂背景知识下回答问题的能力。 MATH ：这是一个包含竞赛级数学问题的集合，测试AI的数学推理能力。 HumanEval ：这是一个需要AI从文档字符串生成程序的评估集，测试AI的编程能力。 实验结果总结： 分析： 代理符号学习框架在所有测试中都表现优异，特别是在MATH测试中，准确率显著高于其他方法。 传统的提示优化方法和基于搜索的提示优化方法在某些情况下有效，但不够稳定。而代理符号学习框架在各个测试中都表现出色，显示了其鲁棒性。 2. 复杂任务 创意写作 ：给定4个随机句子，要求AI写一篇包含4段的连贯文章，每段结尾必须是给定的句子。 软件开发 ：给定一个简单的产品需求文档（PRD），要求AI开发出可执行的软件。 实验结果总结： 任务 GPTs 代理方法 我们的方法 (代理符号学习) Flappy bird 游戏 2 2 3 坦克战斗游戏 1 2 4 2048 游戏 1 2 4 贪吃蛇游戏 2 3 4 打砖块游戏 2 3 4 平均得分 1.6 2.4 3.8 创意写作结果： 方法 GPT-3.5 GPT-4 GPTs 4.0 6.0 代理方法 4.2 6.0 代理方法 + 自动提示优化 (AutoPE) 4.4 6.5 ToT（思维树） 3.8 6.8 我们的方法 (代理符号学习) 6.9 7.4 分析： 在软件开发任务中，代理符号学习框架显著优于其他方法，平均得分更高，展示了其在复杂任务中的强大能力。 在创意写作任务中，代理符号学习框架同样表现突出，生成的文本质量得到了GPT-4评分的高度评价。 案例研究 (Case Study) 展示了一个优化动态的案例研究，表明该方法能够有效地进行提示工程和设计代理管道，仿佛由人类专家开发语言代理。 分析 (Analysis) 初始化代理系统对最终性能有显著影响，简单初始化并通过符号优化器逐步优化的效果更好。 预训练在大规模和多样化任务上的潜力巨大，可以作为通用代理的多功能初始化，然后通过代理符号学习适应特定任务。 我们的方法在复杂现实任务中的表现比在标准基准测试中更为显著和稳定，表明未来的研究应更多地关注现实任务，并建立新的基准测试。 总结 代理符号学习框架在各种任务中都展示了卓越的性能，特别是在复杂任务中，其优势更加明显。它不仅在标准基准测试中表现出色，而且在需要高水平规划和创造力的任务中也取得了显著的成果。这表明，该框架能够有效优化语言代理系统，使其能够自主学习和改进，提升了整体性能和稳定性。 项目地址： https://aiwaves-cn.github.io/agents/ 论文： https://arxiv.org/pdf/2406.18532 GitHub： https://aiwaves-cn.github.io/agents/

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