Agent Q – MultiOn公司推出的AI智能體，可以自我學習進化

Agent Q 是什麼

Agent Q是MultiOn公司聯合斯坦福大學推出的自監督代理推理和搜索框架。Agent Q融合了引導式蒙特卡洛樹搜索（MCTS）、AI自我批評和直接偏好優化（DPO）等技術，使AI模型能通過迭代微調和基於人類反饋的強化學習進行自我改進。Agent Q在網頁導航和多步任務執行中展現出色性能，在OpenTable真實預訂任務中，將成功率從18.6%提升至95.4%，標誌着AI在自主性和複雜決策能力上的重大突破。

Agent Q 的主要功能

• 引導式搜索：使用蒙特卡洛樹搜索（MCTS）算法來指導在複雜環境中的探索和決策。
• 自我批評：具備自我評估的能力，在每一步提供反饋，幫助細化決策過程。
• 迭代微調：通過直接偏好優化（DPO）算法，Agent Q能夠從成功和不成功的軌跡中學習，不斷優化其策略。
• 多步推理任務：Agent Q能處理需要多步推理和決策的複雜任務，如在線預訂和電子商務平台操作。
• 零樣本學習：即使在沒有接受過特定任務訓練的情況下，Agent Q也能展現出高成功率的零樣本性能。

Agent Q 的技術原理

• 引導式蒙特卡洛樹搜索（MCTS）：Agent Q使用MCTS算法來指導代理在網頁環境中的探索。通過模擬可能的行動路徑，算法能夠評估和選擇最優的行動，從而平衡探索新信息和用已知信息。
• AI自我批評：Agent Q在每個節點上生成可能的行動，並用基礎的大型語言模型（LLM）對這些行動進行自我評估，提供中間的反饋作爲中間獎勵來指導搜索步驟。
• 直接偏好優化（DPO）：一種離線強化學習方法，用於優化策略，使Agent Q能從成功的和不成功的軌跡中學習。DPO算法通過直接優化偏好對來微調模型，不依賴於傳統的獎勵信號。
• 策略迭代優化：Agent Q通過迭代微調，結合MCTS生成的數據和AI自我批評的反饋，構建偏好對，從而優化模型性能。

Agent Q 的項目地址

• 產品網址：multion.ai（申請內測體驗）
• 技術論文：https://multion-research.s3.us-east-2.amazonaws.com/AgentQ.pdf

Agent Q 的應用場景

• 電子商務：在模擬WebShop環境中，Agent Q可自動化瀏覽和購買流程，幫助用戶快速找到所需商品並完成交易。
• 在線預訂服務：Agent Q能在OpenTable等在線預訂平台上爲用戶預訂餐廳、酒店服務，處理所有相關的步驟。
• 軟件開發：Agent Q可以輔助軟件開發，從代碼生成、測試到文檔編寫，提高開發效率並減少人爲錯誤。
• 客戶服務：作爲智能客服代理，Agent Q能處理客戶諮詢，提供即時反饋，並解決常見問題。
• 數據分析：Agent Q能分析大量數據，爲企業提供洞察和建議，幫助做出更加數據驅動的決策。
• 個性化推薦：Agent Q可以根據用戶的歷史行爲和偏好，提供個性化的內容或產品推薦。