Agent Q ：具有规划和自我修复能力的新一代人工智能代理

Agent Q简介

Agent Q是由MultiOn公司和斯坦福大学联合开发的一款自主AI代理框架，旨在提升人工智能代理在复杂环境中的自主决策和推理能力。该技术框架通过结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）和直接偏好优化（DPO）算法，使代理能够从成功和失败的交互中学习，显著提高了在多步骤推理任务中的表现。Agent Q在模拟电商环境WebShop和真实世界预订场景中进行了验证，显示出超越人类平均水平的性能，代表了自主AI代理在复杂决策制定方面的重大进步。

Agent Q主要功能

1. 复杂推理能力：Agent Q能够在多步骤任务中进行复杂推理，处理诸如网页导航等动态环境中的决策问题。
2. 自主学习与改进：通过自我批评机制和迭代微调，Agent Q能够从交互经验中学习，不断优化其策略。
3. 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：使用MCTS来指导代理在网页中的探索和行动选择，平衡探索与利用。
4. 直接偏好优化（DPO）：利用DPO算法进行离线强化学习，从成功和不成功的轨迹中学习，提高代理性能。
5. 零样本学习：Agent Q展示了出色的零样本学习能力，即使在没有接受过特定任务训练的情况下也能表现出色。
6. 在线搜索能力：当配备在线搜索功能时，Agent Q能够访问和利用网络信息，进一步提升任务完成率。

Agent Q技术原理

1. 引导式搜索：结合MCTS和自我批评机制，Agent Q在搜索过程中使用UCB1启发式方法来选择最优路径。
2. 自我批评：代理在每个节点上使用AI反馈进行自我评估，提供中间奖励，帮助指导搜索步骤。
3. 迭代微调：通过DPO算法对代理进行迭代微调，利用累积的偏好数据来优化策略。
4. 离线数据使用：DPO算法允许使用完全离线数据进行训练，无需在线模型迭代，降低了训练成本和风险。
5. 偏好对构建：在节点级别创建不同分支的偏好对，使用AI过程反馈奖励和探索分支的最终成功率进行评分。
6. 多步骤问题优化：DPO目标函数扩展到多步骤代理问题，允许模型在与外部环境交互时进行优化。
7. 模型反馈：使用基础LLM生成动作的反馈分数，通过模型自身对动作的有用性进行排名，以指导探索过程。
8. 状态-动作值估计：结合MCTS的实证价值估计和基于AI模型排名的动作价值估计，来构建状态-动作值。

Agent Q应用场景

1. 电子商务平台：Agent Q可以在模拟或真实的电子商务网站中进行商品搜索和交易预订，如WebShop环境。
2. 在线预订服务：应用于OpenTable等在线预订平台，完成餐厅订位等任务。
3. 代码和软件工程：在编程环境中，Agent Q可以辅助代码生成和软件工程任务，解决实际的编程问题。
4. 设备控制：Agent Q可以集成到智能家居或办公设备中，进行设备控制和管理。
5. 网页应用交互：在需要与网页应用进行复杂交互的场景中，Agent Q可以自动化用户界面操作。
6. 信息检索：Agent Q能够执行网络搜索任务，从大量在线信息中检索和整理所需数据。

Agent Q项目入口

• 官方项目主页：multion.ai
• 技术报告：https://multion-research.s3.us-east-2.amazonaws.com/AgentQ.pdf