論文の概要: AgentForge: A Flexible Low-Code Platform for Reinforcement Learning Agent Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19528v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 12:53:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:38:05.735699
• Title: AgentForge: A Flexible Low-Code Platform for Reinforcement Learning Agent Design
• Title（参考訳）: AgentForge: 強化学習エージェント設計のためのフレキシブルなローコードプラットフォーム
• Authors: Francisco Erivaldo Fernandes Junior, Antti Oulasvirta,
• Abstract要約: 我々は、強化学習システムにまたがるパラメータを最適化するフレキシブルなローコードフレームワークであるAgentForgeを提案する。 最適化問題は数行のコードで定義することができ、インターフェースドのいずれかに渡される。 我々は、視覚に基づくRL問題において、その性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.453499054567118
• License:
• Abstract: Developing a reinforcement learning (RL) agent often involves identifying effective values for a large number of parameters, covering the policy, reward function, environment, and the agent's internal architecture, such as parameters controlling how the peripheral vision and memory modules work. Critically, since these parameters are interrelated in complex ways, optimizing them can be viewed as a black box optimization problem, which is especially challenging for non-experts. Although existing optimization-as-a-service platforms (e.g., Vizier, Optuna) can handle such problems, they are impractical for RL systems, as users must manually map each parameter to different components, making the process cumbersome and error-prone. They also require deep understanding of the optimization process, limiting their application outside ML experts and restricting access for fields like cognitive science, which models human decision-making. To tackle these challenges, we present AgentForge, a flexible low-code framework to optimize any parameter set across an RL system. AgentForge allows the user to perform individual or joint optimization of parameter sets. An optimization problem can be defined in a few lines of code and handed to any of the interfaced optimizers. We evaluated its performance in a challenging vision-based RL problem. AgentForge enables practitioners to develop RL agents without requiring extensive coding or deep expertise in optimization.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)エージェントの開発には、多くのパラメータの有効値の特定、ポリシー、報酬関数、環境、周辺視覚とメモリモジュールの動作を制御するパラメータなどのエージェントの内部アーキテクチャなどが含まれる。 批判的に、これらのパラメータは複雑な方法で相互に関連しているため、最適化はブラックボックス最適化問題と見なすことができる。 既存の最適化・アズ・ア・サービスプラットフォーム(例えば、Vizier、Optuna)はそのような問題に対処できるが、RLシステムには実用的ではない。 また、最適化プロセスの深い理解、MLの専門家以外のアプリケーションの制限、そして人間の意思決定をモデル化する認知科学のような分野へのアクセスの制限も必要だ。 これらの課題に対処するために、RLシステムにまたがるパラメータを最適化するフレキシブルなローコードフレームワークであるAgentForgeを提案する。 AgentForgeは、パラメータセットの個別または共同最適化を実行することができる。 最適化問題は数行のコードで定義することができ、インターフェース化されたオプティマイザのいずれかに渡される。 我々は,視力に基づくRL問題において,その性能を評価した。 AgentForgeは、最適化において広範なコーディングや深い専門知識を必要とせずに、実践者がRLエージェントを開発することを可能にする。

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