AEPO: 智能体熵平衡策略优化，让探索更稳，推理更深!

中国人民大学高瓴人工智能学院与快手Klear团队提出的AEPO（Agent Entropy Policy Optimization）框架，针对多轮智能体强化学习中常见的探索与稳定性矛盾问题，提出了一种熵平衡的策略优化方法，旨在提升智能体在复杂任务中的适应性与深度推理能力。

AEPO方法概述

AEPO通过引入熵驱动机制，在策略优化过程中动态调节探索强度，既保证智能体能持续发现新策略，又防止训练过程中的行为震荡。该方法适配多种策略梯度与价值基方法，并可与大模型推理模块联合使用以增强决策质量。

熵驱动的探索机制

核心在于建立熵与回报之间的平衡项，使得在不牺牲长期稳定性的前提下维持必要的随机性。实验显示，AEPO能在多轮任务中减少策略塌缩，提高推理深度与任务完成率，特别是在具有稀疏奖励或长时依赖的场景中表现更为显著。

多智能体与应用场景

AEPO支持多智能体协同训练，能在协作或竞争环境中有效促进策略多样性与稳定性。该框架有望在自动驾驶、机器人编队、复杂交互式代理系统等领域发挥作用，为智能体在现实场景的部署提供更可靠的训练方案。

实验结果与未来方向

论文与团队工作展示了在若干基准环境和真实任务模拟中的对比实验，AEPO在稳定性和长期性能上取得了提升。未来方向包括与更大规模语言与感知模型结合、在线自适应熵调节以及工业级落地示例的验证。

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