Agent 系列之Reflection框架解析_reflexion: language agents with verbal reinforceme

Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning论文介绍了一种名为“Reflexion”的新框架，通过反思提高决策能力。

论文摘要

【论文标题】：《Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning》；

【发布时间】：2023.10.10；

【论文链接】：https://arxiv.org/abs/2303.11366；

【内容摘要】

这篇论文介绍了一种名为“Reflexion”的新框架，用于强化LLM Agent，而不是通过更新权重的方法进行学习。传统的强化学习方法需要大量的训练样本和昂贵的模型微调，这对于把大型语言模型（LLMs）与外部环境进行交互作为目标驱动的代理来说仍然是具有挑战性的。Reflexion通过将任务反馈信号转化为反思，并将其保存在循环记忆缓冲区中以诱导更好的决策，在后续试验中提高决策能力。该框架灵活地集成了各种类型和来源的反馈信号，并在多种任务上取得了显著的改进，包括序列决策、编码和语言推理等。例如，在HumanEval编程基准测试中，Reflexion实现了91％的准确率，超过了之前的GPT-4(其准确率为80％)。此外，作者还进行了不同反馈信号、反馈集成方法和代理类型的分析和实验，提供了对性能影响的见解。最后，作者发布了所有代码、演示和数据集，以便其他人可以尝试并进一步研究这个新框架。

主要内容

方法描述

“Reflexion”强化学习框架，它由三个不同的模型组成：Actor、Evaluator和Self-Reflection。Actor模型使用大型语言模型（LLM）来生成文本和动作，并在环境中接收观察结果。Evaluator模型负责评估Actor产生的轨迹的质量，并计算一个奖励分数以反映其性能。Self-Reflection模型则对反馈内容进行反思，为后续流程提供有价值的反馈信息。这三个模型共同协作，在任务中不断迭代优化，从而提高决策能力。

方法改进

该论文提出的“Reflexion”框架引入了记忆机制，包括短期和长期记忆。短期记忆用于存储最近的任务历史记录，而长期记忆则存储来自Self-Reflection模型的经验反馈。这种记忆机制使得Agent能够记住重要的经验并应用于后续的决策过程中，从而提高了决策能力和适应性。

解决的问题

该论文主要解决了强化学习中的两个问题：一是如何评估生成的输出质量；二是如何提供有用的反馈信息以帮助Agent改进自身的表现。通过设计有效的奖励函数和自省模型，该论文提出的“Reflexion”框架可以有效地解决这些问题，从而实现更高效的决策过程。

文章优点

该论文提出了一种新的强化学习方法——Reflexion，通过利用自然语言来优化策略，并使用自反反馈来帮助智能体从过去的错误中学习。相比于传统的强化学习方法，Reflexion具有以下优点：

• 不需要对大型语言模型进行微调；

• 允许提供更细致的反馈信号，例如针对特定行动的改变；

• 提供了更明确和可解释的前向记忆，以及更具体的下一步操作提示；

• 可以避免传统强化学习中的黑盒问题，提高智能体的可解释性和诊断能力。

方法创新点

该论文的主要贡献在于提出了Reflexion这一新型强化学习方法，并在实验中证明了其有效性。具体来说，该方法有以下几个创新点：

• 利用自然语言作为反馈信号，将二进制或标量环境反馈转化为文本形式的自反反馈，从而为智能体提供了更加清晰和可解释的方向；

• 使用长短期记忆（LSTM）网络存储自反反馈经验，以便于智能体在未来的学习过程中参考；

• 在LeetcodeHardGym环境中进行了大量的实验验证，证明了Reflexion在决策制定、推理和编程任务上的有效性。

LangChain实现

论文中框架主要由三部分构成（上文已介绍过）:

1. Actor (agent) with self-reflection

2. External evaluator (task-specific, e.g. code compilation steps)

3. Episodic memory that stores the reflections from (1).

Actor (with reflection)

Actor主要由以下部分构成：

1. Tools/tool execution

2. Initial responder: generate an initial response (and self-reflection)

3. Revisor: re-respond (and reflec) based on previous reflections

A.Construct tools构建工具

B.Initial responder

C.Revision

总结与思考

通过反思与长短期记忆可以提升生成内容的质量，但整体步骤可能比较耗时。LangChain中给的例子没有突出说明长短期记忆部分，仅对Actor部分做了展示。

站在未来的角度来看，LLM的能力还需要巨幅的提升。一生二，二生三，三生万物，当前的大模型还远不具备“一”的能力，而现在基于能力不健全的大模型（LLM）所做的设计与尝试，还有很长的路要走。期待我们在这条道路上，能够越走越远~

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关于我：AI产品经理（目前在寻找新机会），主要关注AI Agent 应用。公众号：AI奋进者。如有好的想法欢迎一起沟通交流。

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