使用强化学习和LLM构建AI代理

随着人工智能的不断发展，强化学习（RL） 和 大语言模型（LLMs） 的结合为构建智能、自适应的代理提供了一个强大的范式。这些代理可以通过语言进行推理，与环境互动，并通过反馈来改进性能。

在本博客中，我们将逐步讲解如何设计一个使用大语言模型进行决策并利用强化学习优化其动作的AI代理。您将获得一个高层次的理解、一个可工作的Python示例以及一个使用模拟文档问答代理的高级现实应用场景。

为什么结合LLM和RL？

LLM 带来了推理、常识知识和语言理解。
RL 添加了从经验中学习的能力，通过奖励优化决策。
两者结合使代理能够：
解释指令和目标
在环境中采取顺序动作
通过奖励信号进行试错学习

架构概述：

LLM作为规划器：使用语言建议或选择动作
环境：代理交互的Gym兼容环境
RL代理：使用PPO等RL算法学习策略

1、示例：简单环境中的LLM引导代理

1.1 定义环境

import gym  
from gym import spaces  

class TextTaskEnv(gym.Env):  
    def __init__(self, config={}):  
        self.actions = ["search", "answer", "skip"]  
        self.observation_space = spaces.Discrete(1)  
        self.action_space = spaces.Discrete(len(self.actions))  
        self.step_count = 0  

    def reset(self):  
        self.step_count = 0  
        return "You need to find the capital of France."  

    def step(self, action):  
        self.step_count += 1  
        done = self.step_count >= 1  
        if self.actions[action] == "answer":  
            reward = 1.0  # correct action  
        else:  
            reward = -1.0  # incorrect action  
        return "", reward, done, {}

1.2 创建LLM包装器

from transformers import pipeline  

class LLMPlanner:  
    def __init__(self):  
        self.generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")  

    def choose_action(self, observation, actions):  
        prompt = f"Given the task: '{observation}', what should the agent do? Options: {', '.join(actions)}"  
        output = self.generator(prompt, max_length=50, do_sample=False)[0]['generated_text']  
        for i, action in enumerate(actions):  
            if action in output.lower():  
                return i  
        return 0  # default fallback

1.3 与Ray RLlib集成

import ray  
from ray import tune  
from ray.rllib.algorithms.ppo import PPOConfig  

ray.init()  

env_config = {}  
config = PPOConfig().environment(TextTaskEnv, env_config=env_config)  

results = tune.Tuner("PPO", param_space=config).fit()

如果您希望LLM生成动作作为策略的一部分而不是从头开始学习，您可以使用LLMPlanner预计算动作，并训练RL代理模仿并在此基础上改进。

2、高级应用：RL-LLM文档问答代理

在这个高级场景中，我们构建了一个使用以下方式回答文档问题的AI代理：

基于LLM的检索
分步决策（搜索、阅读、回答）
RL以准确性和效率为目标进行优化

2.1 环境定义

class DocumentQAEnv(gym.Env):  
    def __init__(self, config):  
        self.docs = config['docs']  
        self.query = config['query']  
        self.actions = ["search_doc1", "search_doc2", "answer"]  
        self.action_space = spaces.Discrete(len(self.actions))  
        self.observation_space = spaces.Discrete(1)  
        self.step_count = 0  
        self.llm = config['llm']  

    def reset(self):  
        self.step_count = 0  
        return f"Question: {self.query}"  

    def step(self, action):  
        self.step_count += 1  
        done = False  
        reward = 0.0  

        if self.actions[action] == "answer":  
            answer = self.llm(f"Answer the question: {self.query}")  
            if "Paris" in answer:  
                reward = 1.0  
            else:  
                reward = -1.0  
            done = True  
        elif self.actions[action] == "search_doc1":  
            obs = self.docs[0][:100]  
        elif self.actions[action] == "search_doc2":  
            obs = self.docs[1][:100]  

        return obs if not done else "", reward, done, {}

2.2 使用GPT进行查询

def gpt_query(prompt):  
    from transformers import pipeline  
    generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")  
    return generator(prompt, max_length=50)[0]['generated_text']  

env = DocumentQAEnv({  
    'docs': ["France is a country in Europe. Its capital is Paris.",  
             "Germany is a neighboring country. Berlin is its capital."],  
    'query': "What is the capital of France?",  
    'llm': gpt_query  
})

现在您可以将此环境插入到Ray RLlib中，并训练代理找到最有效的方法，使用有限的文档访问和基于奖励的优化来回答问题。

3、下一步

用真实用户反馈替换简单的奖励逻辑
使用LLM进行多步骤推理（例如，为多轮任务规划动作）
探索RLHF或偏好学习来指导LLM代理
结合向量搜索（例如，FAISS）来扩展文档检索

4、结束语

将强化学习与大语言模型相结合，可以创建既智能又自适应的代理。您可以构建能够通过语言进行推理并通过经验进行优化的AI系统——这是两者的最佳结合。Hugging Face和Ray等工具使这变得强大且可扩展。

敬请关注更多实际案例——或者尝试将这个案例应用于更复杂的环境，如模拟浏览器或机器人控制任务！

原文链接：Building an Intelligent AI Agent with Reinforcement Learning and LLMs

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