Agent Q：Multion推出引领自我学习进化的新型自主AI代理

Agent Q是Multion推出了一种新型的自主AI代理。Agent Q是一个自监督的代理推理和搜索框架，可以通过自我对弈和强化学习在真实环境中自主改进。
AgentQ 是一个全新的自监督代理推理和搜索框架，经过六个月的开发后正式发布。该框架专注于通过自我对弈和强化学习(RL)在真实任务和互联网环境中自主改进。它利用了当前最先进的大语言模型(LLM)来处理网页内容，创建任务计划，并以自然语言形式进行推理，尤其适用于长时间跨度的任务执行。

Agent Q具有高级规划和自愈能力。它结合了蒙特卡洛树搜索(MCTS)、AI 自我批评和基于人类反馈的强化学习(RLFH)等前沿技术，使AI 能够在动态环境中进行复杂的多步推理和决策。

Agent Q 的主要能力包括:

1.高级规划能力:
多步推理: AgentQ 能够在复杂的任务中进行多步推理，通过规划和执行多个步骤来完成目标任务。它能够有效地在动态环境中做出决策，并灵活调整策略以适应不断变化的情况。
AgentQ 能够在复杂的、需要多步骤决策的任务中表现出色。这种能力使得模型不仅能够生成文本，还能在互动环境中执行一系列动作，例如在网站导航、预订等场景中逐步完成任务。通过结合MCTS搜索和DPO算法，AgentQ能够更好地规划和执行复杂任务。
2.自意能力:
:AI自我批评: AgentQ在执行任务的每一步都会进行自我评估，并根据反馈调整自己的行为。这种自愈能力使得 AgentQ 能够在遇到错误或障碍时自行纠正，避免陷入不利的决策路径。
通过自我批评机制，模型可以在每个决策步骤中生成中间反馈，这帮助型在面对长时间跨度和复杂路径的任务时进行更为精确的探索和决策。此能力确保模型能够持续改进其决策策略。
3.引导搜索(Guided Search):
蒙特卡洛树搜索(MCTS): AgentQ利用 MCTS 技术进行决策，它能够通过探索不同的行动路径，平衡探索与利用，找到最优的行动序列。这使得 AgentQ能够在未知或复杂的网页导航任务中生成多样化和最优的解决方案，
MCTS帮助模型在面对复杂决策树时，能够平衡探索新的可能路径与利用已知的高回报路径，从而找到最优解。这使得模型在面对具有高复杂性和不确定性的任务时，能够提高成功率。
4. 基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLFH):直接偏好优化(DPO): AgentQ通过 DP0 算法，从人类反馈中学习最佳决策。该算法使 AgentQ 能够有效利用包括次优路径在内的各种数据进行训练，从而在复杂环境中提高成功率。
这种学习机制允许模型优化其策略，不仅依赖于成功的案例，还可以从失败中提取有用的信息从而避免未来的类似错误。这种能力使得模型具有更强的鲁棒性和适应性。
5.自动改进与自我优化能力
Agent0 可以通过自主探索和在线学习不断改进其决策策略。通过MCTS和DPO算法的结合，模型能够在有限的监督下自主改进，逐步提升其任务执行能力。这种自动化的改进机制使得Agent Q能够适应新的任务和环境。
6.在线搜索与动态环境适应能力
Agent0 在实时环境中具有执行在线搜索的能力，这大幅提升了模型在动态环境中的表现。