自我进化的德州扑克 AI：Agent-Pro 如何通过反思学会 "耍小聪明"

在人工智能领域,大型语言模型(LLM)展现出了强大的通用问题解决能力。然而,大多数基于 LLM 的智能体(Agent)仍然局限于特定任务,难以应对复杂动态的场景。近日,来自浙江大学、中科院软件所等机构的研究人员提出了一种新型智能体框架 Agent-Pro,通过政策层面的反思和优化,实现了自主学习和进化,在德州扑克等复杂博弈游戏中展现出惊人的表现。

Agent-Pro:从新手到老手的进化之路

Agent-Pro 的核心创新在于其三重优化机制:基于信念的决策、策略层面的反思,以及世界模型和行为策略的持续优化。

基于信念的决策

与传统的 LLM-based Agent 不同,Agent-Pro 首先根据环境信息形成自我信念(Self-Belief)和世界信念(World-Belief),然后基于这些信念做出决策。在后续的环境交互中,Agent-Pro 会动态更新这些信念,使其行动能够适应不断变化的环境。

以德州扑克为例,Agent-Pro 的信念系统包括:

• 环境信息:手牌(Private State)、公共牌(Public State)、行动轨迹(Trajectory)等
• Self-Belief:对手牌、出牌计划及潜在风险的评估
• World-Belief:对对手、环境和规则的理解

这些信念在每个决策周期中都会被更新,从而影响下一个行动的产生。

策略层面的反思

与人类类似,Agent-Pro 能够从历史经验、认知和结果中进行反思和优化。它会自主调整自己的信念,寻找有用的提示指令,并将其整合到新的策略中。

Agent-Pro 的策略反思过程包括:

1. 世界建模(World Modeling):对任务世界的建模,包括对游戏环境的理解、对手风格分析等。
2. 行为准则(Behavioral Guideline):对行为准则的描述,包括对游戏目标的认识、自身策略规划等。
3. 策略层面反思(Policy-level Reflection):关注内在和外在信念是否与最终结果一致,反思背后的世界模型是否准确,行为准则是否合理。

以德州扑克为例,Agent-Pro 的反思过程如下:

1. 观察当前状态,生成Self-Belief和World-Belief,做出Action
2. 审视Belief的合理性,反思失败原因
3. 生成新的Behavioral Guideline和World Modeling
4. 使用新策略重复游戏进行验证
5. 如果表现提升,则更新策略

世界模型和行为准则的优化

为了应对动态环境,Agent-Pro 采用深度优先搜索(DFS)和策略评估来持续优化其世界模型和行为准则,以找到更优的策略。

• 策略评估:在新的采样轨迹中对新策略进行全面评估,考察其泛化能力。
• DFS 搜索:当新策略未能带来预期改进时,从其他候选策略中寻找更优解。

通过这三重机制的协同作用,Agent-Pro 能够不断学习和进化,适应复杂多变的博弈环境。

从"21 点"到德州扑克:Agent-Pro 的惊人表现

研究团队选择了"21 点"和"限注德州扑克"这两款经典博弈游戏来评估 Agent-Pro 的性能。在"21 点"游戏中,Agent-Pro 不仅击败了原始的 GPT 模型,还超越了广受关注的 ReAct 框架。

以一局典型的"21 点"对局为例:

玩家手牌:J♠ 9♥  
庄家明牌:7♣

在这种情况下,Agent-Pro 通过分析得出了准确的自我信念(Self-Belief)和对外部世界的信念(World-Belief):

Self-Belief: "我的手牌总点数为19点,已经非常接近21点。"
World-Belief: "庄家的明牌是7点,暗牌可能在2-10点之间。"

基于这些信念,Agent-Pro 做出了合理的选择 - 停牌(Stand)。相比之下,ReAct 框架在同样的情况下选择继续要牌(Hit),最终导致爆牌输掉游戏。

在更为复杂的德州扑克游戏中,Agent-Pro 的表现更加出色。在一次多方对局中,参与者包括训练后的 DQN、DMC 策略、原生 GPT3.5 以及基于 GPT-4 的 Agent-Pro。以下是该局游戏的关键信息:

Agent-Pro手牌: K♠ J♥
公共牌: 9♣ 7♦ 2♠ (翻牌) 
        Q♥ (转牌)
        8♣ (河牌)

在这种复杂的局面下,Agent-Pro 展现出了高超的分析能力和决策水平:

Self-Belief: "我有一对高牌(K高牌),目前牌力中等。"
World-Belief: "对手可能持有对子或顺子,但也可能是纯高牌。"
Action: "适度加注,试探对手牌力。"

随着公共牌的逐步揭示,Agent-Pro 不断更新其信念和策略,最终在这局游戏中取得了显著优势。

从统计数据来看,Agent-Pro 在"21 点"和"德州扑克"两种游戏中都展现出了卓越的性能:

• 在"21 点"中,无论是基于 GPT 还是 Llama 等多种大模型,Agent-Pro 都显著超越了原始模型和其他对比的 Agent 框架。
• 在更复杂的德州扑克中,Agent-Pro 不仅战胜了原始大模型,还击败了经过专门训练的强化学习 Agent,如 DMC。

Agent-Pro 的进化秘诀:从"愣头青"到"老狐狸"

为了深入分析 Agent-Pro 的学习过程,研究团队专门设计了 20 组具有挑战性的牌局,并比较了三个阶段的 Agent-Pro 表现:学习初期(Agent-Pro-Early)、学习后期(Agent-Pro)以及原始 LLM(Vanilla LLM)。

策略的演变

研究人员计算了四个游戏阶段(PreFlop、Flop、Turn、River)中最保守行动(Fold)和最激进行动(Raise)的频率。结果显示:

1. Vanilla LLM 的行为相当僵化,倾向于在游戏早期(Preflop 阶段)就选择弃牌(Fold),忽视了后续公共牌可能带来的机会。
2. 随着学习的进行,Agent-Pro-Early 变得更加理性。在 Preflop 阶段,其弃牌频率明显下降,表明它学会了在观察公共牌后再做决定。同时,Agent-Pro-Early 变得更加谨慎,Raise 频率显著降低。
3. 经过充分学习后,Agent-Pro 展现出灵活而主动的行为。与 Agent-Pro-Early 相比,其 Preflop 阶段的 Fold 频率进一步降低,但在所有四个阶段的 Raise 频率都有所回升。这一结果充分展示了策略的演变过程:从非理性到理性,从保守到灵活。

赢得更多,输得更少

研究团队将 Agent-Pro 拿到的手牌分为三类:强牌、中等牌和弱牌,并分别记录其表现。结果显示,与 Vanilla LLM 相比,Agent-Pro 能够在持有强牌时赢得更多筹码,在持有弱牌时减少损失。

特别值得注意的是,Agent-Pro 在持有中等强度牌时的表现提升显著(>80%)。这表明它已经掌握了高级技巧,大大拓展了其能力边界。

Agent-Pro 的潜在应用与影响

Agent-Pro 的成功不仅限于博弈游戏领域。研究者指出,现实世界中的许多场景,如商业竞争、公司谈判和安全领域等,都可以抽象为多智能体博弈任务。Agent-Pro 通过对这类情境的研究,为解决众多现实世界的问题提供了有效策略。

此外,Agent-Pro 的自主学习和进化能力也为人工智能的发展开辟了新的方向。与传统的特定任务求解器不同,Agent-Pro 展示了智能体如何通过与环境的持续互动来优化自身行为,这种能力更接近于人类的认知过程。

然而,Agent-Pro 的出现也引发了一些潜在的伦理和安全问题。例如,在商业谈判或军事对抗中使用如此高级的 AI 系统是否公平?如何确保这些能够自主进化的智能体不会产生意料之外的行为?这些问题都需要学术界和产业界共同探讨和解决。

总的来说,Agent-Pro 的研究为人工智能领域带来了新的突破,展示了 AI 系统在复杂动态环境中自主学习和进化的潜力。未来,我们有理由期待看到更多基于这一框架的创新应用,为各行各业带来变革。

参考文献:

1. Zhang, W., Tang, K., Wu, H., Wang, M., Shen, Y., Hou, G., ... & Lu, W. (2024). Agent-Pro: Learning to Evolve via Policy-Level Reflection and Optimization. arXiv preprint arXiv:2402.17574.