复旦自然语言处理实验室 & 复旦视觉与学习实验室推出新框架AGENTGYM，它旨在帮助开发能够处理多样化任务和在不同环境中自我进化的通用型大语言模型（LLM）代理。这种类型的代理是人工智能领域的长期目标，因为它们具有广泛的应用潜力，并能够展示出类似人类的学习和适应能力。
- 项目主页：https://agentgym.github.io/
- GitHub：https://github.com/WooooDyy/AgentGym
例如，我们有一个代理，它的任务是在电子商务网站上找到一款价格合适、评价良好的智能手机。代理将首先分析用户的需求，然后在网站上搜索并比较不同的手机选项，最终选择最符合用户需求的那款，并完成购买流程。在整个过程中，代理会不断学习用户的偏好和网站的使用方式，以便在未来的任务中表现得更加出色。通过AGENTGYM框架，研究人员和开发者可以更有效地开发和评估具有自我进化能力的通用型LLM代理，推动人工智能技术向更高层次的发展。
主题介绍：
想象一下，我们有一个智能助手，它可以在多个不同的环境和情境中学习并执行任务，比如在网上购物、解决科学问题、进行数据库查询等。随着时间的推移，这个助手不仅能够执行越来越复杂的任务，还能够从经验中学习，自我改进，最终达到甚至超越人类专家的水平。这就是AGENTGYM框架所要实现的。
主要功能：
- 多环境交互：AGENTGYM提供了一个交互平台，支持多种类型的环境和任务，使得代理能够在这些环境中进行探索和学习。
- 自我进化：通过与环境的交互，代理能够基于反馈进行自我进化，不断提高其在各种任务中的表现。
主要特点：
- 多样性：框架支持多种任务和环境，包括网页导航、文本游戏、家庭任务、数字游戏、体现任务、工具使用和编程等。
- 实时反馈：AGENTGYM支持实时反馈机制，使得代理能够即时了解其行为的结果，并据此调整策略。
- 可扩展性：框架设计灵活，可以方便地添加新环境和任务。
工作原理：
- 基础能力训练：首先，通过行为克隆（Behavioral Cloning, BC）从专家提供的轨迹中学习，使代理获得基本的交互能力。
- 自我进化：在基础能力之上，AGENTGYM使用一种新颖的方法（AGENTEVOL）来探索代理在面对未见任务和指令时的自我进化能力。这涉及到代理在环境中进行探索，接收反馈，并根据反馈进行优化。
- 交替探索与学习：AGENTEVOL方法让代理在探索（生成新的行为轨迹）和学习（基于轨迹反馈优化策略）之间交替进行。
具体应用场景：
- 电子商务：在网络购物环境中，代理可以帮助用户找到并购买符合特定要求的商品。
- 教育：在科学知识探索任务中，代理可以指导学生完成科学实验或解答科学问题。
- 日常生活辅助：在家庭任务环境中，代理可以执行日常任务，如管理日程、查询天气等。
- 编程：在编程任务中，代理可以帮助解决编程问题或优化代码。
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