文本环境中的强化学习智能体的语言引导探索

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通过使用预训练语言模型（称为 GUIDE）为强化学习代理（称为 EXPLORER）提供决策级别的指导，我们引入了 Language Guided Exploration（LGE）框架，并观察到 LGE 在具有挑战性的文本环境中显著优于传统强化学习代理、行为克隆和文本决策转换等先进方法。

研究开发了一种名为语言引导的世界模型（LWMs），通过阅读语言描述来捕捉环境动态，提高了代理的通信效率。该模型使代理能够在执行前生成和讨论计划，增强了代理的可解释性和安全性，并使其在真实环境中的性能提高了三倍。