Agent Q

Agent Q是由MultiOn公司与斯坦福大学合作研发的一种自监督代理推理和搜索框架。它整合了引导式蒙特卡洛树搜索（MCTS）、AI自我批评及直接偏好优化（DPO）等技术，使AI模型能够通过迭代微调和基于人类反馈的强化学习进行自我改进。在网页导航和多步任务执行方面，Agent Q表现出色。例如，在OpenTable的实际预订任务中，成功率从18.6%提升到了95.4%，展示了其在自主性和复杂决策能力方面的显著进步。 Agent Q的核心功能包括： - **引导式搜索**：使用MCTS算法指导在复杂环境中的探索和决策。 - **自我批评**：具有自我评估能力，每一步提供反馈，以优化决策过程。 - **迭代微调**：通过DPO算法，Agent Q可以从成功和不成功的轨迹中学习，持续优化其策略。 - **多步推理任务**：适用于需要多步推理和决策的复杂任务，如在线预订和电子商务平台操作。 - **零样本学习**：即使未接受特定任务训练，Agent Q仍能展现高成功率。 Agent Q的技术原理涵盖： - **引导式蒙特卡洛树搜索（MCTS）**：算法指导代理在网页环境中的探索，通过模拟可能的行动路径，评估和选择最优行动。 - **AI自我批评**：生成可能的行动，并由基础的大型语言模型（LLM）进行自我评估，提供中间反馈。 - **直接偏好优化（DPO）**：一种离线强化学习方法，优化策略，使Agent Q能从成功的和不成功的轨迹中学习。 - **策略迭代优化**：通过迭代微调，结合MCTS生成的数据和AI自我批评的反馈，构建偏好对，优化模型性能。 Agent Q的应用场景广泛，包括电子商务、在线预订服务、软件开发、客户服务、数据分析和个性化推荐等。