🪞 反思的魔力：用语言的力量强化 AI 智能体

在浩瀚的代码海洋中，AI 智能体就像初出茅庐的航海家，渴望探索未知的宝藏。然而，面对复杂的编程任务，他们常常迷失方向。今天，就让我们跟随“反思”的灯塔，见证 AI 智能体如何通过语言的力量，点亮智慧的明灯，成为代码世界的征服者！

🤔 智能体的困境

近年来，大型语言模型（LLM）在与外部环境（如游戏、编译器、API）交互的领域中大放异彩，化身为目标驱动的智能体。然而，传统的强化学习方法如同一位严苛的训练师，需要大量的训练样本和昂贵的模型微调，才能让这些语言智能体从试错中学习。面对这“蜀道难，难于上青天”的挑战，我们不禁要问：难道就没有更轻松、更高效的学习方法了吗？

答案是肯定的！

✨ 反思：语言的馈赠

本文将为您揭开“反思”（Reflexion）的神秘面纱。这是一种全新的框架，它不像传统方法那样通过更新权重来强化语言智能体，而是通过语言反馈，引导智能体自我提升。

想象一下，一位经验丰富的导师，在学生遇到困难时，不是直接给出答案，而是用启发性的语言引导学生思考，帮助他们找到解决问题的方法。反思框架正是扮演了这样的角色。

具体来说，反思智能体会对任务反馈信号进行语言化的反思，并将反思文本存储在一个情景记忆缓冲区中，以便在后续的任务中做出更明智的决策。这种自我反思的反馈就像一面“魔镜”，让智能体看清自己的不足，并指引他们不断进步。

与传统的强化学习方法相比，反思框架具有以下几个显著优势：

• 轻量级：无需微调 LLM，就像一位经验丰富的老师，只需要稍加点拨，就能让学生茅塞顿开。
• 更细致的反馈: 可以提供更细致的反馈，例如针对特定行动的建议，而传统的标量或向量奖励往往难以实现精确的信用分配，就像用一把尺子衡量所有学生的才能，难免会有偏颇。
• 更明确的记忆: 允许对过去的经验进行更明确和可解释的情景记忆，就像一本记录了成功和失败经验的笔记本，可以随时翻阅，从中汲取智慧。
• 更清晰的行动指南: 为未来行动提供更明确的提示，就像一位经验丰富的向导，为智能体指明前进的方向。

当然，反思框架也并非完美无缺。它依赖于 LLM 的自我评估能力（或启发式方法），并且没有成功的正式保证。但可以预见，随着 LLM 能力的不断提升，这种范式只会变得越来越强大。

💡 反思的实现方式

生成有效的反思性反馈极具挑战性，因为它需要充分理解模型出错的地方（即信用分配问题 [25]），以及生成包含可操作的改进见解的摘要的能力。在论文中，作者探索了三种实现方式：

1. 简单的二元环境反馈: 就像给智能体一个“是”或“否”的答案，简单直接。
2. 针对常见故障案例的预定义启发式方法: 就像为智能体提供了一本故障排除指南，帮助他们快速定位问题。
3. 自我评估: 例如使用 LLM 进行二元分类（决策）或自写单元测试（编程），就像让智能体自己给自己批改作业，找出错误的地方。

在所有实现中，评估信号都会被放大为自然语言体验摘要，并存储在长期记忆中，就像将每一次的经验教训都记录下来，以便日后查阅。

🚀 反思的应用

为了验证反思框架的有效性，作者在以下三类任务上进行了实验：

1. 决策任务: 测试长轨迹上的顺序动作选择，例如在游戏中选择下一步行动。
2. 推理任务: 测试知识密集型、单步生成改进，例如回答需要多步推理的问题。
3. 编程任务: 教导智能体有效地使用外部工具，例如编译器和解释器。

实验结果表明，反思智能体在所有三类任务中都表现出色，证明了反思框架的强大能力。

🤖 代码世界的 LeetcodeHardGym

除了上述实验，作者还引入了一个名为 LeetcodeHardGym 的代码生成强化学习环境，其中包含 19 种编程语言的 40 道 Leetcode 难题（“困难级别”）。 💪

LeetcodeHardGym 的引入为代码生成研究提供了一个极具挑战性的测试平台，也为反思框架的应用提供了更广阔的舞台。

🏆 反思的力量：GPT-4 也望尘莫及

在 HumanEval 编码基准测试中，反思框架更是取得了令人瞩目的成绩，其准确率高达 91%，超越了之前最先进的 GPT-4（80%）。这足以证明，反思框架可以让 AI 智能体在代码世界中“更上一层楼”。

🌅 展望未来：反思，照亮 AI 的未来

反思框架的提出为强化学习领域开辟了一条全新的道路，也为 AI 智能体的未来发展带来了新的希望。相信在不久的将来，我们将见证更多 AI 智能体在反思的力量加持下，突破自我，创造无限可能！

参考文献

[1] Ahn, M., Brohan, A., Brown, N., Chebotar, Y., Child, R., ... & Zettlemoyer, L. (2022). Do as i can, not as i say: Grounding language in robotic affordances. arXiv preprint arXiv:2204.01691.

[5] Austin, J., Odena, A., Nye, M., Bosma, M., Michalewski, H., ... & Sutton, C. (2021). Program synthesis with large language models. arXiv preprint arXiv:2108.07732.

[6] Chen, M., Tworek, J., Jun, H., Yuan, Q., de Oliveira Pinto, H. P., ... & Kaplan, J. (2021). Evaluating large language models trained on code. arXiv preprint arXiv:2107.03374.

[7] Gupta, L., Biewald, L., Ly, A., Miller, A., & Hajishirzi, H. (2022). Self-debug: Self-debugging in language models improves code generation. arXiv preprint arXiv:2205.12251.

[9] Goodman, S. (2022). Teaching language models to self-debug. arXiv preprint arXiv:2210.14495.

[14] Li, Y., Choi, D., Chung, J., Kushman, N., Stańczyk, P., ... & Wu, Y. (2022). Competition-level code generation with alphacode. Science, 378(6624), 1092-1097.

[15] Madaan, A., Schmitt, M., & Hajishirzi, H. (2022). Self-refine: Iterative refinement with self-feedback. arXiv preprint arXiv:2203.16237.

[16] Nair, S., Prabhumoye, S., Dalvi, B., & Mausam (2022). Reasoning about actions over long documents. arXiv preprint arXiv:2205.00457.

[17] OpenAI. (2021). Webgpt: Browser-assisted question-answering with human feedback. arXiv preprint arXiv:2112.09332.

[19] Park, J. S., Cho, Y., Kim, H., Lee, G., Ryu, S., ... & Oh, J. (2023). Generative agents: Interactive simulacra of human behavior. arXiv preprint arXiv:2304.03519.

[20] Paul, A., Xu, J., & Neubig, G. (2022). Learning to improve code with critic guided self-training. arXiv preprint arXiv:2204.01216.

[21] Pryzant, R., Iter, D., Zhao, J., Wang, Y., Cao, Y., ... & Liang, P. (2022). Controllable generation from pre-trained language models via inverse prompting. arXiv preprint arXiv:2205.10465.

[22] Schick, T., Dwivedi-Yu, J., Dessì, R., Raileanu, R., Lomeli, M., ... & Hajishirzi, H. (2023). Toolformer: Language models can teach themselves to use tools. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 11, 159-178.

[23] Shen, W., Zhou, P., Zhao, Z., Wang, J., Yu, W., ... & Zhou, H. (2023). Hugginggpt: Solving ai tasks with chatgpt and its friends in huggingface. arXiv preprint arXiv:2303.17580.

[24] Shridhar, M., Thomason, J., Gordon, D., & Zettlemoyer, L. (2020). Alfred: A benchmark for interpreting grounded instructions for everyday tasks. In Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition (pp. 10740-10749).

[25] Sutton, R. S. (1988). Learning to predict by the methods of temporal differences. Machine learning, 3(1), 9-44.

[27] Xie, Z., Xie, S., Liu, F., Zhang, Y., & Sun, M. (2022). Planning with self-evaluation for spoken dialogue systems. arXiv preprint arXiv:2204.13186.

[28] Yang, Z., Qi, P., Zhang, S., Wang, Y., Duan, W., ... & Tang, J. (2018). Hotpotqa: A dataset for diverse, explainable multi-hop question answering. In Proceedings of the 2018 conference on empirical methods in natural language processing (pp. 2369-2380).

[30] Yao, S., Zhao, J., Yu, D., Shah, N. B., Narasimhan, K., & Chang, M. W. (2022). React: Synergizing reasoning and acting in language models. arXiv preprint arXiv:2210.11413.

[31] Yoran, A., Schuster, N., Gupta, A., & Hajishirzi, H. (2022). Learning to reason with language models: Text generation as a symbolic behavior. arXiv preprint arXiv:2203.14494.