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AgentGym-RL es un novedoso marco de aprendizaje por refuerzo para entrenar agentes LLM autónomos desde cero, capaces de tomar decisiones inteligentes para resolver problemas complejos del mundo real en diversos entornos sin necesidad de ajustes de aprendizaje supervisado. Presenta una arquitectura modular y desacoplada, abarca diversos escenarios del mundo real y es compatible con los principales algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Proponemos un método de entrenamiento ScalingInter-RL diseñado para equilibrar la exploración y la explotación, y lograr una optimización robusta del aprendizaje por refuerzo. Inicialmente, nos centramos en la explotación limitando el número de interacciones, y gradualmente pasamos a la exploración con un horizonte más amplio para fomentar diversas estrategias de resolución de problemas. Presentamos resultados experimentales que demuestran que los agentes se entrenan para obtener un rendimiento igual o superior al de los modelos comerciales en 27 tareas en diversos entornos. Planeamos publicar en código abierto todo el marco AgentGym-RL, incluyendo el código y los conjuntos de datos.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos un marco para entrenar agentes LLM autónomos capaces de resolver problemas complejos del mundo real en diversos entornos sin ajustar el aprendizaje supervisado.
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La arquitectura modular proporciona flexibilidad y escalabilidad.
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Se propone un método de entrenamiento ScalingInter-RL que considera el equilibrio exploración-explotación para promover la optimización del aprendizaje de refuerzo estable y diversas estrategias de resolución de problemas.
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Rendimiento validado equivalente o superior a los modelos comerciales en 27 tareas diferentes
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Contribuir al desarrollo de la comunidad de investigación a través del lanzamiento de código abierto del marco AgentGym-RL.
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Limitations:
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Este documento presenta sólo resultados iniciales y se necesita más investigación sobre la estabilidad y escalabilidad a largo plazo.
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Si bien admite varios entornos, el rendimiento de generalización a todos los entornos del mundo real requiere una verificación adicional.
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Se necesita más investigación sobre la configuración óptima de los parámetros y la generalización de ScalingInter-RL.
