arXiv cs.AI· Kaiming Liu, Xuanyu Lei, Ziyue Wang, Peng Li, Yang Liu·· 3 天前AI 评分41
ALIGN：通过自动接口生成实现智能体与环境的对齐
Agent-Environment Alignment via Automated Interface Generation
AI 导读
针对 LLM 智能体与环境之间的"智能体-环境错位"问题，研究者提出 ALIGN 框架，通过自动生成接口丰富环境静态信息与逐步观测，以轻量级 wrapper 形式实现对齐，无需修改智能体逻辑或环境代码。在具身任务、网页导航和工具使用等多个领域实验中，该方法在 ALFWorld 上成功率最高提升 45.67%，且生成的接口可跨不同智能体架构和 LLM 骨干泛化，无需重新生成。
正文 · AI 翻译
摘要：大型语言模型（LLM）智能体在交互式决策任务中展现出令人印象深刻的推理能力。这些智能体通过中间接口与环境交互，例如预定义的动作空间和交互规则，这些接口调节着感知与行动。然而，智能体对其所发出动作影响的内部预期与环境中的实际状态转换之间经常出现不匹配，这一现象被称为\textbf{智能体-环境失配}。尽管先前的工作在改进智能体策略和环境设计方面投入了大量精力，但接口的关键作用仍未得到充分探索。在这项工作中，我们通过实证表明，智能体-环境失配是智能体性能的一个显著瓶颈。为缓解这一问题，我们提出了\textbf{ALIGN}，一个\underline{自}动\underline{对}齐\underline{接}口\underline{生}成框架，通过丰富接口来缓解失配。具体而言，ALIGN 生成的接口增强了环境的静态信息以及返回给智能体的逐步观测。该接口以轻量级包装器的形式实现，在不修改智能体逻辑或环境代码的情况下实现对齐。在包括具身任务、网页导航和工具使用在内的多个领域的实验中，性能均得到一致提升，在 ALFWorld 中成功率提升高达 45.67\%。同时，ALIGN 生成的接口可以跨不同的智能体架构和 LLM 主干网络泛化，无需重新生成接口。代码和实验结果可在 此 https URL 获取。
| 学科： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2505.21055 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2505.21055v2 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.21055 arXiv 颁发的 DOI，通过 DataCite |
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来自：Kaiming Liu [查看电子邮件]
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2025年5月27日星期二 11:44:50 UTC（2,877 KB）
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2026年10月13日星期二 06:45:18 UTC（1,692 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org