Meta推出Agent Learning via Early Experience，推动语言代理自主学习新范式

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全文摘要

在人工智能领域，语言代理（Language Agents）的自主学习能力一直是研究热点。传统依赖专家数据的模仿学习（Imitation Learning）存在泛化能力弱、依赖人工标注等问题，而强化学习（Reinforcement Learning）又受限于奖励信号难以获取的困境。近日，来自Meta Superintelligence Labs、FAIR at Meta和The Ohio State University的研究团队提出了一种名为早期经验（Early Experience）的新范式，为语言代理的自主学习开辟了新路径。这项研究不仅解决了现有方法的局限性，还为未来构建更智能的AI系统奠定了基础。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2510.08558
论文标题：Agent Learning via Early Experience
论文方法

核心亮点速览

• 新范式提出：提出"早期经验"，将代理自身行为及其导致的环境状态变化转化为监督信号，无需外部奖励。
  
• 双策略驱动：隐式世界建模（Implicit World Modeling）和自我反思（Self-Reflection）两大策略，让代理从经验中学习。
  
• 全面验证：在8个不同领域（如科学实验、网页导航、工具使用等）和多个模型家族上验证有效性。
  
• 性能提升：相比模仿学习，成功率平均提升9.6%，泛化能力提升9.4%，且为后续强化学习提供良好基础。
  

从模仿学习到自主学习：早期经验的桥梁作用

传统方法的局限性

当前语言代理主要依赖两种学习方式：

• 模仿学习：通过专家演示数据训练，但存在数据依赖性强、泛化能力弱的问题。
  
• 强化学习：依赖环境提供的奖励信号，但许多真实环境（如网页交互）缺乏可验证的奖励机制。
  

早期经验的创新之处

研究团队提出的早期经验（Early Experience）范式，巧妙地将代理自身行为及其导致的环境状态变化转化为监督信号。这种方法既不需要专家数据，也不依赖外部奖励，而是让代理通过"试错"积累经验，逐步提升决策能力。
核心思想：代理在每个状态生成多个候选动作，执行后观察环境反馈（如网页变化、工具输出等），将这些状态转换作为监督信号进行学习。
论文实验

两大核心策略：隐式世界建模与自我反思

隐式世界建模（Implicit World Modeling）

原理：将代理自身动作导致的环境状态变化视为自然语言预测任务，训练代理预测未来状态。

• 训练过程：代理在专家状态生成多个候选动作，执行后获得环境反馈（自然语言描述的下一状态），通过预测这些状态学习环境动力学。
  
• 优势：帮助代理理解环境动态，提升对非专家行为的鲁棒性。
  

实验结果：在ALFWorld和WebShop等环境中，成功率提升5.5%-18.4%。
自我反思（Self-Reflection）

原理：代理比较自身动作与专家动作的差异，生成自然语言解释为何专家动作更优。

• 训练过程：代理生成多个候选动作及其结果，通过大语言模型生成对比解释，形成（状态-解释-动作）三元组作为训练数据。
  
• 优势：提升代理对决策原则的理解，增强泛化能力。
  

实验结果：在TravelPlanner和BFCLv3等任务中，成功率提升12.8%-15.0%。
多维度实验验证：性能与泛化能力双突破

实验环境

研究团队在8个不同领域进行了全面验证，包括：

• 具身导航：ALFWorld（家庭任务）
  
• 科学实验：ScienceWorld（实验室操作）
  
• 长时序规划：TravelPlanner（旅行规划）
  
• 工具使用：BFCLv3（多轮API调用）
  
• 网页导航：WebShop（电商购物）
  

关键结果

环境模型模仿学习隐式世界建模自我反思ALFWorldLlama-3.2-3B78.1%83.6% (+5.5)85.9% (+7.8)WebShopLlama-3.1-8B58.6%72.7% (+14.1)58.2% (+0.4)ScienceWorldQwen-2.5-7B53.9%59.4% (+5.5)68.0% (+14.1)关键发现：

• 早期经验在所有环境中均优于模仿学习
  
• 自我反思在需要多步推理的任务中表现更优
  
• 隐式世界建模在结构化环境中效果显著
  

未来展望：从早期经验到完全自主学习

局限性

• 长时序信用分配：当前方法主要处理短时序经验，长时序任务仍需探索。
  
• 环境复杂性：在高度动态的环境中，状态预测难度增加。
  

潜在方向

• 跨环境迁移：将一个环境中学到的经验迁移到其他领域。
  
• 持续学习：结合奖励信号，在真实环境中实现持续改进。
  
• 大规模应用：在真实世界部署，收集有机交互数据驱动策略优化。
  

结语

"早期经验"范式为语言代理的自主学习提供了新的思路。通过将代理自身行为转化为监督信号，不仅解决了传统方法的局限性，还为未来构建更智能的AI系统奠定了基础。这项研究展示了自主学习的潜力，预示着AI代理将逐步摆脱对人工标注数据的依赖，迈向真正的自主进化。

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