随着科技迅猛发展，智能技术被广泛应用。然而，智能体过分依赖专家知识，难以适应新环境，这成为一大难题。它仿佛一道沉重的锁链，制约着智能体的进步。
智能体的广泛应用与挑战
科技进步使得大语言模型智能体具有广阔的潜力。在机器人规划、游戏角色操控和网站导航等领域，这些智能体展示出了多种功能。然而，在游戏角色操控和网站导航中，要使智能体在新环境中流畅运作，必须依靠人工收集环境信息、调整提示并准备专家案例，这一过程相当复杂，耗费了大量人力。
智能体的发展受到对人类专家过度依赖的制约。以某些新兴的智能体项目为例，它们因无法自主适应新环境，频繁需要人力干预以维持任务进展，这直接导致了成本的大幅提升。
已有方法的局限
已有研究尝试优化这一情况，例如通过自我审视或技能数据库让智能体在交流中自我进步。然而，这种方法直接将经验中的技能作为上下文示例，却可能产生路径依赖。一旦智能体适应了这种方式，便难以跳出旧有模式，适应新环境。这就像走进了死胡同，难以找到创新的解决方案。
这款智能体在处理新智能环境任务时表现不尽如人意，原因在于它难以从现有经验技能中挑选出适应新环境的策略。
新框架的灵感来源
研究取得了一定的进展。研究者受到人类如何认知世界的启发，发现人们在面对未知环境时，会通过探索、记录和更新对环境的认识来掌握其规律。这一发现为解决智能体问题带来了新的思考方向。
举个例子，当我们去陌生的地方旅行，会持续寻找那里的道路和特色。类似地，这种人类本能的认知方法，可以应用到智能系统的构建上。
新框架的构建机制
研究者首先运用了在线强化学习技术，通过两个相互交替的迭代步骤来确立环境规则。智能体被用代码形式来展现其可执行的行动方案。每轮任务启动时，会输入多种类型的信息，然后根据具体情况整合技能代码或进行反思，以确保后续任务的顺利完成。
在特定软件的智能体测试过程中，该构建机制能够按部就班地依据输入及汇总数据逐步优化，从而使智能体更有效地融入软件环境。
研究过程中遇到了挑战，智能体在处理结构化规则系统时会出现错觉。这时，必须精确找出错误根源，有针对性地对规则进行管理。同时，还需引入智能体来自动分类规则，并编制成操作手册。
新框架的实验环境与结果
研究团队在三个著名交互式环境中进行了实验。实验发现，只需少量专家的先前知识，一个人类的示例就能取得优异效果。在机器人规划任务和网站导航任务中，成功率分别达到了97%和98%。
在一场机器人竞赛的复杂场景中，采用新框架的智能体展现出出色的表现，与传统模式下的智能体相比，其优势十分显著。
分析得出的手册中包含了许多有趣的环境规则。这一新框架深入探究了机制、流程整合等手段，用以克服路径依赖的问题。
新框架的未来展望
这一研究成果为智能体的发展带来了新的可能性。然而，它在更广泛的场景中能否持续保持高水平的表现，尚待深入研究。因此，我想请教各位读者，你们认为这一成果能否在智能体领域的各个方面得到广泛应用？若觉得本文有价值，不妨点赞并转发。
