随着机器学习和人工智能的迅猛发展，大型模型支持的智能体已经在各行各业带来了新的变革浪潮。这些智能体能够进行自然对话，独立处理各种任务，为多个领域的任务解决方式带来了潜在的变革。然而，这些人工智能驱动的智能体面临着一个严重挑战，即它们常常倾向于孤立运行，采用低效的试错方法，限制了效率和学习过程。
挑战与创新
智能体的孤立运行
虽然大语言模型在上下文敏感记忆、多步骤规划和战略性工具等高级功能上取得了一定进展，但智能体在执行任务时通常无法吸取历史经验，导致解决问题的效率低下。
清华大学团队的创新
清华大学、大连理工大学和北京邮电大学的科研团队最近推出了一项突破性框架——体验式协同学习，旨在显著提高智能体的学习能力，为其引入更强大的协作和学习方式。
体验式协同学习框架
该框架包括三个关键模块，每个模块在增强智能体的协作和学习能力方面都发挥着至关重要的作用。
共同追踪（Co-Tracking）
智能体进行合作演练，对各种训练任务的程序轨迹进行详细追踪。这种跟踪为智能体分享经验和合作制定策略奠定了基础。
共同记忆（Co-Memorizing）
根据外部环境反馈，从这些轨迹中策略性地提取快捷方式，进一步推进上述工作。这些快捷方式被整合到智能体的集体经验库中，使他们能够参考过去的经验，加强未来的任务解决策略。
共同推理（Co-Reasoning）
结合智能体的集体经验库，使它们能够通过细
化指令和响应进行更高级的互动。通过利用各自的经验知识，智能体可为未知任务提供更有洞察力和更准确的解决方案。
结果与展望
团队在部署体验式协同学习之后发现，能够显著提高智能体的学习能力，具备更高的协作效率，减少了重复性错误和执行时间，降低了对额外人力介入的需求。
智能体通过回忆和应用过去的经验中学到的高质量捷径，结合底层LLM的能力，实现了性能的显著提升。这一创新框架填补了智能体在操作能力上的关键差距，提高了其自主性和效率，为未来独立智能系统的发展奠定了基础。
