基于逆向推理的 Minecraft 任务代理 BAR
计算与语言
2025-06-02 v3
摘要
大型语言模型（LLM）基于代理在跟随人类指令和自动完成各种任务方面显示出巨大的潜力。要完成任务，代理需要通过规划将其分解为可轻松执行的步骤。现有研究主要通过推断每个步骤应在代理初始状态下执行来进行规划。然而，这种正向推理范式在复杂任务上效果不佳。我们提出在 Minecraft 中研究此问题，该虚拟环境模拟基于现实场景的复杂任务。我们认为正向推理的失败是由于代理初始状态与任务目标之间巨大的感知差距所致。为此，我们利用逆向推理并从终端状态开始进行规划，这可以一步直接实现任务目标。具体而言，我们设计了一个基于 BAckward Reasoning 的代理（BAR）。它配备了递归目标分解模块、状态一致性维护模块和阶段记忆模块，以实现从终端状态开始进行稳健、一致且高效的规划。实验结果表明，BAR 在现有方法之上具有优势，并且所提出模块的有效性得到证实。
引用
@article{arxiv.2505.14079,
title = {BAR: A Backward Reasoning based Agent for Complex Minecraft Tasks},
author = {Weihong Du and Wenrui Liao and Binyu Yan and Hongru Liang and Anthony G. Cohn and Wenqiang Lei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.14079},
year = {2025}
}