论文名称：LLF-Bench: Benchmark for Interactive Learning from Language Feedback
机构：微软
Github 链接：github.com/microsoft/L…
简介
LLF-Bench 是由微软研究院等机构提出的交互式学习基准测试平台，旨在评估 AI Agent 通过自然语言反馈和指令进行学习的能力。其核心设计理念是模拟人类通过语言指导加速学习的过程，而非依赖传统强化学习的数值奖励机制。
整个评测集包含用户推荐、诗歌创作、导航和机器人控制等多种类型的序列决策任务，并且实际执行评测时，遵循OpenAlGymAPI的规范，围绕 Agent 与 Environment 的交互流程展开评测。
评测集
LLF-Bench里有8个不同的任务集合，每个集合都有自己独特的特点：
- llf-bandit：它是经典多臂老虎机问题用语言描述的版本，用来测试Agent在不熟悉环境里探索和利用资源的能力。
- llf-poem：是诗歌创作任务，能检验 Agent 对各种限制条件的理解和推理水平。
- llf-reco-movie：属于电影推荐任务，模拟用户和推荐系统互动的场景，考察 Agent 能不能理解用户喜好并给出合适推荐。
- llf-optimization：是函数优化任务，测试 Agent 在面对未知损失函数时进行优化的能力。
- llf-parking：自动泊车任务，看看 Agent 在连续控制任务方面的学习和规划能力咋样。
- llf-gridworld：网格世界导航任务，用来测试 Agent 的空间推理和规划路线的能力。
- llf-alfworld：基于文本描述的家庭环境任务，检测 Agent 在复杂环境里能不能灵活应用学到的东西。
- llf-metaworld：机器人操作任务，主要测试 Agent 操控机器人手臂的能力。
使用方法
其实 Github 界面已经给出了详细的使用说明，下面是一些细节的补充。
Step1：任务配置与初始化
通过Python脚本选择任务类型（如lf-parking）,并设定反馈模式（如仅启用“建议”类反馈）。环境初始化时可设置随机种子以复现实验。
Step2：Agent交互流程
- Environment 返回任务的自然语言描述：如
请创作一首关于春天的五言绝句。 - Agent 进行 Action，如
输出诗歌初稿。 - Environment 基于 Action 结果返回结构化反馈，包含性能评分及语言建议。
- Agent 迭代优化动作，直至任务完成或达到步数限制。
Step3：自定义反馈与评估
通过修改配置文件调整反馈内容的信息密度(如是否包含解释性文本)，并接入自定义评估指标(如诗歌创意性的人工评分)。
示例代码
评价指标
任务完成度
- 成功率：在规定步数内达成任务目标的频率。
- 性能分数：如诗歌任务的押韵准确率、推荐任务的用户满意度模拟值。
反馈利用率
- 反馈响应准确率：Agent 根据反馈修正动作的有效性(如收到“向左转”建议后是否执行)。
- 学习曲线陡峭度：任务表现随反馈次数提升的速度。
泛化能力测试
- 跨环境稳定性：在随机化参数(如导航地图变化)下的表现波动程度。
- 语言多样性适应：对同义指令和反馈的理解一致性。
相关评测结果
①【表2】展示了在各类问题集（如Bandits、Optimization等多个领域）下，不同语言模型（gpt-4o、gpt-4-0125-preview等 ）的Basic Agent在具备所有反馈类型时的回报均值和标准误差，不同模型在各问题集表现有差异，部分模型在某些问题集因计算成本或问题实例变异性采用不同计算episode数量 ，Meta-World、Alfworld和Gridworld中回报均值由策略成功率定义 。
②【表3】呈现了仅具备奖励（Reward）和事后（Hindsight）反馈类型时，不同语言模型（gpt-4o、gpt-4-0125-preview等 ）的Basic Agent在各类问题集（Bandits、Optimization等 ）下的回报均值和标准误差，因成本及问题实例变异性等因素，gpt-4-0125-preview部分问题集计算episode数量与其他模型不同，Meta-World、Alfworld和Gridworld中回报均值由策略成功率定义 。
总结
同AgentBench一致，都是评估LLM As Agent过程中所要具备的原子能力，非端到端，而且主要关注模拟环境下的交互学习。
