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当前方法的问题：现有的大型语言模型（LLMs）在交互式环境中，尤其是在需要多步推理的任务（如网络导航）中面临重大挑战。依赖静态语言数据集的训练方法无法为这些模型提供动态现实世界交互的准备。
Agent Q研究：Agent Q通过结合引导式蒙特卡洛树搜索（MCTS）、AI自我批评和迭代微调，利用强化学习中的人类反馈（RLFH）方法，如直接偏好优化（DPO）算法，创新性地解决了这一问题。这种方法使LLM代理能够从成功和不成功的轨迹中学习，增强了它们在多步推理任务中的泛化能力。
Agent Q的关键组成部分：
引导搜索与MCTS：这种技术通过探索不同的操作和网页自主生成数据，平衡探索和利用。MCTS使用高采样温度和多样化的提示，确保收集多样化和最优的轨迹。
AI自我批评：在每一步，基于AI的自我批评提供有价值的反馈，完善代理的决策过程。对于长视野任务，这一步骤级反馈至关重要，因为在这些任务中，稀疏信号常常导致学习困难。
直接偏好优化：DPO算法通过从MCTS生成的数据中构建偏好对，微调模型。这种离策略训练方法允许模型有效地从聚合数据集中学习，包括在搜索过程中探索的次优分支，提高在复杂环境中的成功率。
现实世界验证：在Open Table上进行的现实世界预订实验中，MultiOn的代理将LLaMa-3模型的零样本性能从18.6%提高到81.7%，仅在一天的自主数据收集后提高了340%，并且通过在线搜索进一步提高到95.4%。这些结果突出了该方法的效率和自主网络代理改进的能力。
结论：MultiOn的Agent Q为自主网络代理设定了一个新的重要里程碑，结合了先进的搜索技术、AI自我批评和强化学习，克服了当前的限制，代表了自主代理能力的实质性飞跃。随着我们继续完善这些方法并解决相关挑战，我们的产品将更接近全面发布，智能自主网络代理在现实世界的未来看起来充满希望。
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