基于大模型的Agent，已经成为了大型的博弈游戏的高级玩家，而且玩的还是德州扑克、21点这种非完美信息博弈。
来自浙江大学、中科院软件所等机构的研究人员提出了新的Agent进化策略，从而打造了一款会玩德州扑克的“狡猾”智能体Agent-Pro。
通过不断优化自我构建的世界模型和行为策略，Agent-Pro掌握了虚张声势、主动放弃等人类高阶游戏策略。
Agent-Pro以大模型为基座，通过自我优化的Prompt来建模游戏世界模型和行为策略。
相比传统的Agent框架，Agent-Pro能够变通地应对复杂的动态的环境，而不是仅专注于特定任务。
而且，Agent-Pro还可以通过与环境互动来优化自己的行为，从而更好地达成人类设定的目标。
同时作者还指出，在竞争、公司谈判和安全等现实世界中遇到的情景，大多可以抽象为multi-agent博弈任务，而Agent-Pro通过对这类情境的研究，为解决众多现实世界的问题提供了有效策略。
那么，Agent-Pro在博弈游戏中的表现究竟如何呢？
进化出游戏世界模型
在研究中，作者使用了“21点”和“有限注德州扑克”这两款游戏对Agent进行了评估。
首先简要介绍下两个博弈游戏的基本规则。
21点
- 游戏中包含一个庄家和至少一名玩家。
- 玩家可以看到自己的两张手牌, 以及庄家的一张明牌，庄家还隐藏了一张暗牌。玩家需要决定是继续要牌（Hit）还是停牌（Stand）。
- 游戏的目标是在总点数不超过21点的前提下，尽量使总点数超过庄家。
有限注德州扑克
- 游戏开始阶段为Preflop阶段，每位玩家将获得两张只属于自己且对其他玩家保密的私牌（Hand）。
- 随后，会有五张公共牌面(Public Cards)依次发出：首先翻牌（Flop）3 张，其次转牌（Turn）1张，最后是河牌(River）1张。
- 玩家有四种选择：弃牌（fold）、过牌（check）、跟注（call）或加注（raise）。
- 目标是利用自己的两张Hand和五张Public Cards任意组合，尽可能构造出最佳的五张扑克牌组合。
在“21点”当中，同样是使用GPT-4作为基础模型，Agent-Pro的表现超过了ReAct框架。
在手牌相同的情况下，二者的表现如下图所示。
Agent-Pro通过分析得出自我信念（Self-Belief）和对外部世界的信念（World-Belief），正确认识到自己的手牌已接近21点，合理的选择了停牌。
而ReAct则未能及时停牌，导致最终爆牌，输掉了游戏。
从游戏中能够看出Agent-Pro更好的理解了游戏的规则，并给出了合理的选择。
接下来再看看在德州扑克中Agent-Pro的表现。
一次牌局中，参赛选手分别是训练后的DQN、DMC策略，原生GPT3.5和Agent-Pro（基于GPT-4），他们的手牌和公共牌如下图所示：
△S、H、C、D分别代表黑桃、红桃、梅花、方块
在当前游戏状态（Current game state）下，Agent-Pro分析得出Self-Belief、World-Belief和最终的Action，并随着游戏状态的变化，不断更新Belief，根据自身和对手的情况，做出灵活合理的选择。
△相同牌局同一位置的Baseline（原始大模型）结果为-13
统计数据上看，21点游戏中，在使用GPT、Llama等多种大模型的情况下，Agent-Pro的表现都显著超过了原始模型和其他参与对比的Agents框架。
在更为复杂的德州扑克游戏中，Agent-Pro不仅超过了原始大模型，还击败了DMC等训练后的强化学习Agent。
那么，Agent-Pro是如何学习和进化的呢？
三管齐下提高Agent表现
Agent-Pro包括“基于信念的决策”“策略层面的反思”和“世界模型和行为策略优化”这三个组件。
基于信念的决策（Belief-aware Decision-making）
Agent-Pro根据环境信息，首先形成Self-Belief和World-Belief，然后基于这些Belief做出决策（Action）。
在后续环境交互中，Agent-Pro动态更新Belief，进而使做出的Action适应环境的变化。
例如，德州扑克游戏中：
- 环境信息可包括手牌（Private State）、公共牌（Public State）、行动轨迹（Trajectory）等；
- Agent-Pro对手牌（State）、出牌计划（Plan）及潜在风险（Risk）的预估等信息构成了它的Self-Belief；
- 而Agent-Pro对对手（Opponent）、环境（Environment）和规则（Rule）的理解则构成了它的World-Belief；
- 这些Belief在每一个决策周期中都会被更新，从而影响下个周期中Action的产生
策略层面的反思（Policy-Level Reflection)
与人类一样，Agent-Pro 会从历史经验、历史认知和历史结果中进行反思和优化。它自主调整自己的Belief，寻找有用的提示指令，并将其整合到新的策略Policy中。
首先，Agent-Pro以文字的形式设计了一个对任务世界的建模以及对行为准则的描述， 他们一起被当做Policy：
- World Modeling：任务世界的建模，例如对游戏环境的理解、对手们的风格分析、环境中其他Agent的策略估计等；
- Behavioral Guideline：行为准则的描述，例如对游戏目标的认识、自己策略规划、未来可能面临的风险等
其次，为了更新World Modeling和Behavioral Guideline，Agent-Pro设计了一个Policy-level Reflection过程。
与Action-level Reflection不同，在Policy-level的反思中，Agent-Pro被引导去关注内在和外在信念是否对齐最终结果，更重要的是，反思背后的世界模型是否准确，行为准则是否合理，而非针对单个Action。
例如，德州扑克游戏中Policy-level的反思是这样的：
- 在当前世界模型和行为准则(World Modeling & Behavioral Guideline)的指导下，Agent-Pro观察到外部状态，然后生成Self-Belief和World-Belief，最后做出Action。但如果Belief不准确，则可能导致不合逻辑的行动和最终结果的失败；
- Agent-Pro根据每一次的游戏来审视Belief的合理性，并反思导致最终失败的原因（Correct，Consistent，Rationality…）；
- 然后，Agent-Pro将反思和对自身及外部世界的分析整理，生成新的行为准则Behavioral Guideline和世界建模World Modeling；
- 基于新生成的Policy（World Modeling & Behavioral Guideline），Agent-Pro重复进行相同游戏，来进行策略验证。如果最终分数有所提高，则将更新后的World Modeling & Behavioral Guideline和保留在提示中。
世界模型和行为准则的优化（World Modeling & Behavioral Guideline Evolution）
在Policy-level Reflection之上，面对动态的环境，Agent-Pro还采用了深度优先搜索（DFS）和策略评估，来持续优化世界模型和行为准则，从而找到更优的策略。
策略评估是指Agent-Pro 在新的采样的轨迹中对新Policy进行更全面的评估，从而考察新策略的泛化能力。例如，德州扑克游戏中，新采样多条游戏轨迹。
通过交换玩家位置或手牌，来消除由于运气带来的随机因素，从而更全面评估新策略的能力。
而DFS搜索则在新策略不能在新的场景中带来预期的改进（策略评估）时使用，按照DFS搜索策略，从其他候选策略中寻找更优的策略。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.17574
Github:https://github.com/zwq2018/Agent-Pro