在人工智能领域，追求建立一个具备人类级智能的代理一直是学术界的宏伟愿景。随着大型语言模型 （Large Language Models, LLM） 的出现，我们在多个任务上看到了其强大的解决能力。然而，绝大多数基于 LLM 的代理仍然依赖于手工设计的提示与策略，使其在动态和复杂的环境中显得力不从心。本文将深入探讨一种新型代理——Agent-Pro，它通过策略级反射与优化来实现自我学习和进化，展现了在复杂环境中更为理性的决策能力。
🤖 非人类级智能体的困境
尽管 LLM 在各种任务中表现优异，但大多数基于法学硕士的代理仍是为特定任务设计的复杂提示工程，使其在处理动态场景时显得笨拙。例如，在信息不完全的多人博弈中，代理无法从交互中学习或调整策略，这与人类通过经验不断优化决策的能力形成鲜明对比。为此，如何让代理具备类似人类的学习与适应能力，成为了一个重要的研究课题。
🧩 Agent-Pro 的构建理念
Agent-Pro 的核心理念是通过动态信念生成与策略反思来进行自我优化。与传统的代理不同，Agent-Pro 不仅在行动层面进行反思，还在策略层面上进行反思。其工作机制可以简单地描述为：在观察到环境信息后，Agent-Pro 首先更新自身的信念，然后通过对过去轨迹的反思和优化，生成新的决策策略。
如图 1 所示，Agent-Pro 根据自身与环境的信息构建信念，并通过对信念的反思不断调整行为策略。这一过程使其能够适应复杂动态场景，例如多人德州扑克和 21 点等游戏。
🌀 策略级反思与优化
Agent-Pro 的创新之处在于其引入了策略级反思机制。这个机制允许代理对其过去的决策进行深度分析，而不是仅仅关注单一的行动。例如，在德州扑克中，Agent-Pro 在每一轮结束后会反思其信念的合理性，并总结出行为准则和世界建模，以便在未来的对局中做出更为理性的选择。
在这一过程中，Agent-Pro 不仅记录下对手的游戏风格，还对每个对手的行动进行分析，从而形成更加精准的信念模型。通过这种方式，它能够在复杂的博弈中不断提升自身的决策能力。
🎲 案例研究：21 点与德州扑克
为了验证 Agent-Pro 的有效性，研究者们在 21 点与德州扑克这两款游戏中进行了大量实验。在这些实验中，Agent-Pro 通过自我学习与反思，在与其他基线模型的对抗中表现出了显著的优势。
例如，在 21 点的比赛中，Agent-Pro 的决策不仅更加理性，且在分析庄家手牌与自身手牌时，展现出了更强的风险评估能力。与传统的基线模型相比，Agent-Pro 能够在更少的失误中，获得更高的胜率。
同样，在德州扑克的实验中，Agent-Pro 通过对手的行为进行分析，能够在适当的时候虚张声势，施压对手，最终赢得比赛。这种能力的背后是其不断优化的信念模型和决策策略。
🔍 反思与未来展望
尽管 Agent-Pro 在多个实验中表现出色，但我们也必须认识到其局限性。首先，Agent-Pro 的学习过程依赖于其基础模型的能力，特别是在推理与反思方面。此外，在与最先进的强化学习算法 （如 CFR plus） 的比较中，Agent-Pro 仍有提升的空间。
未来的研究可以进一步优化 Agent-Pro，使其不仅在游戏场景中表现优异，还能适应更广泛的复杂任务。通过引入更多的环境动态与对手策略，Agent-Pro 有望成为一个更加智能的自我学习代理，推动人工智能的进一步发展。
📚 参考文献
- Zhang, W. , et al. (2024). Agent-Pro: 通过策略级反射和优化学习进化. arXiv:2402.17574.✅
- Shinn, N. , et al. (2023). Reflexion: an autonomous agent with dynamic memory and self-reflection. ArXiv.✅
- Mnih, V. , et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature.✅
- Wei, J. , et al. (2022). Emergent abilities of large language models. CoRR.✅
- Touvron, H. , et al. (2023). Llama: Open and Efficient Foundation Language Models. ArXiv.✅
本文通过分析 Agent-Pro 的设计与实施，探讨了智能体在动态环境中如何通过策略级反思与优化学习进化，为构建更智能的人工智能代理提供了新的思路与方向。