有没有其他人尝试过不进行微调来训练智能体网络？

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摘要

作者分享了一个确定性学习框架，它通过将成功的策略提升为持久化的剧本，让多智能体系统在不进行微调或提示词编辑的情况下跨回合改进。在 Mini Amusement Park 基准测试上，奖励从 12,121 提升到 483,019，达到了排行榜第一名。

我很好奇是否还有其他人在思考或尝试过这种方法。但似乎智能体系统最大的限制之一是它们不会在多次运行之间真正地学习。你完成一个回合，扔掉所有发生过的事情，然后重新开始。我们最终构建的是一个围绕多智能体系统的确定性学习框架。在每次回合之后，它会回顾发生了什么，将成功的策略提升为持久化的剧本，丢弃不成功的策略，然后基于更新后的知识开始下一个回合。这种方法的关键在于底层的大语言模型从不改变。运行之间没有微调，也没有提示词编辑。我们在 Mini Amusement Park 基准测试上进行了测试，发现经过七个自主回合后，性能从 12,121 奖励提升到 483,019，这足以让我们登上排行榜第一名，真是不可思议。我主要感兴趣的是是否有其他人在探索类似的想法。如果你在构建智能体系统，你是如何处理跨运行的长周期学习的？
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