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Agent-Pro: 玩游戏不再一枝独秀的LLM Agent
发布时间：2024-04-19 16:00:30 浏览量：210次
Agent-Pro: 玩游戏不再一枝独秀的LLM Agent
如上图1所示，Agent-Pro以LLM作为基座模型，通过自我优化的Prompt来建模游戏世界模型和行为策略。
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Dynamic belief：Agent-Pro动态地生成自我信念（Self-Belief）和对外部世界的信念(World-Belief)。每次决策都基于这些信念，并动态地更新这些信念。
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World Modeling & Behavior Policy: Agent-Pro内部包括一个对任务世界的建模以及对自己行为策略的描述。在持续环境交互和探索中，Agent-Pro不断优化这个游戏世界模型和行为策略。
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Policy-level Reflection and Optimization: 通过对历史行动轨迹、信念和每局游戏结果进行策略级的反思，Agent-Pro“微调”其不正确的信念，优化一个更好的prompt实现来对游戏世界和行为策略进行建模。
研究者在多人德州扑克和21 点这两个广为流行的博弈游戏中进行了实验。结果表明，受益于持续优化的世界模型和行为策略，Agent-Pro的游戏水平不断提升，涌现出很多类似人类的高阶技巧: 虚张声势，欺诈，主动放弃等。这为多种现实世界的很多场景提供了可行解决路径。
论文题目：
Agent-Pro: an LLM-based Agent with Policy-level Reflection and Optimization
论文链接：
代码链接：
Agent-Pro是如何学习和进化
1.1
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