Aligning Agents via Planning: A Benchmark for Trajectory-Level Reward

作者信息

南京大学新型软件技术国家重点实验室、南京大学智能科学技术学院、阿里巴巴高德地图

研究背景

1. 大语言模型正从被动对话系统演进为可自主调用工具、完成复杂推理的智能体系统，模型行为从单轮回复转变为包含用户输入、推理、工具执行与环境反馈的轨迹序列。
2. 传统基于人类反馈的强化学习（RLHF）中，奖励模型（RM）是模型对齐的核心信号源，但现有奖励模型评估基准存在明显缺陷：
   • 主流基准仅聚焦短上下文场景下的单轮回复偏好评估，缺乏对复杂推理过程与多轮交互的覆盖；
   • 长上下文奖励模型研究多依赖人工扩展上下文，无法刻画智能体工作流的自然复杂度与动态依赖关系；
   • 专用工具使用基准仅验证单轮原子动作正确性，忽略连贯的长时序规划行为评估；
   • 现有方案无法在工具集成环境中，对奖励模型区分优质与劣质智能体轨迹的能力进行严谨测评。
3. 智能体奖励建模需同时评估最终结果与中间步骤的合理性、一致性与安全性，现有评估体系无法满足该需求。

研究目的

1. 填补工具集成环境下轨迹级奖励模型专用评估基准的空白，解决现有基准无法测评长时序、多步骤智能体轨迹奖励建模能力的问题。
2. 构建覆盖复杂工具使用场景的轨迹级偏好基准，精准测评奖励模型在智能体规划逻辑、工具使用保真度、安全拒绝、错误恢复等维度的判别能力。
3. 提供可复用的智能体偏好数据构建方案，为判别式奖励模型（DRM）、生成式奖励模型（GRM）与智能体强化学习提供高质量训练信号。
4. 诊断现有奖励模型在轨迹级评估中的失效模式，为下一代规划中心型智能体的对齐研究提供方向。

本文核心贡献

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1. 提出首个面向复杂工具智能体的轨迹级偏好基准Plan-RewardBench，覆盖安全拒绝、工具无关/不可用、复杂规划、鲁棒错误恢复四大任务家族，可高分辨率测评奖励模型的轨迹判别能力。
2. 设计可复用的多源智能体偏好数据构建流程，融合多模型自然推演、规则扰动、最小编辑扰动三种方式，为轨迹级奖励模型训练提供标准化数据方案。
3. 构建包含高质量标注与高难度负样本的数据集，通过多LLM评审团+元评审过滤+人工审核保证标签可靠性，严格控制长度、格式偏差以隔离语义失效问题。
4. 完成主流奖励模型（判别式、生成式、LLM评判器）的统一测评，揭示不同模型在长时序轨迹下的性能退化规律与典型失效模式，验证专用轨迹级奖励建模训练的必要性。

研究方法

1. 任务设定

将基准定义为轨迹成对偏好任务，每个样本包含工具环境、多轮用户交互、两条候选轨迹，依据规划质量、工具接地性、恢复行为、拒绝质量等标准给出金标准偏好标签，支持成对比较与单点打分两种评估模式。

2. 数据来源与构建

1. 种子数据：基于Toucan项目的真实MCP工具注册信息与工具执行结果；
2. 候选轨迹生成：使用Qwen-Agent、OpenAIAgent运行多模型、多采样参数推演，获取自然成功与失败轨迹（占比70%）；
3. 高难度负样本构建：
   • 规则扰动：注入约束丢失、参数错误、盲目重试等可控失效；
   • 最小编辑扰动：对高分轨迹小幅修改，保留风格同时引入特定缺陷；
4. 轨迹过滤：剔除格式错误、执行失败等异常样本，统计长度、轮数等特征用于分层分析。

3. 场景家族与标注

1. 四大场景：安全拒绝、工具无关/不可用、复杂规划、鲁棒错误恢复，各场景设计专属评判规则与负样本类型；
2. 标注流程：多LLM评审团1-5分打分→元评审处理分歧→人工分层审核→成对组装（控制难度与偏差）→独立成对校验确认标签。

4. 评估方案

1. 测评模型：判别式奖励模型（DRM）、生成式奖励模型（GRM）、通用LLM评判器；
2. 输入表示：统一提供工具环境、对话历史、完整轨迹，固定环境与用户意图，仅对比智能体轨迹差异；
3. 指标与偏差控制：核心指标为成对准确率，采用A/B交换缓解位置偏差，按轨迹长度、轮数、场景难度分层分析。

研究结果

1. 整体性能：Plan-RewardBench是严苛测评基准，无模型在所有维度占优，最优模型Qwen-Plus整体准确率69.96%，长时序复杂规划任务上模型普遍难以突破70%。
2. 模型类型差异：
   • 通用LLM评判器整体表现最优，但长上下文退化最明显；
   • 大参数量判别式奖励模型（Inf-ORM-Llama3.1-70B）竞争力强，准确率69.21%，在错误恢复场景表现突出；
   • 开源判别式奖励模型在安全拒绝场景接近随机水平。
3. 场景表现：
   • 安全拒绝场景极化最严重，模型准确率跨度40.69%–84.80%；
   • 工具无关场景易受“努力偏差”影响，偏好冗余工具调用；
   • 复杂规划场景随轨迹长度增加，模型难以跟踪动态约束更新；
   • 错误恢复场景模型难区分盲目重试与智能修复。
4. 长度敏感性：轨迹长度小于4k tokens时性能稳定，超过32k tokens后准确率急剧下降，部分模型低于随机水平；成对LLM评判器退化比单点判别式模型更剧烈。
5. 下游验证：在BFCL v4工具调用任务的best-of-N重排序中，Plan-RewardBench上表现更好的评判器，下游任务提升更显著。

总结与展望

本研究提出Plan-RewardBench轨迹级奖励建模基准，填补了工具型智能体长时序轨迹奖励模型评估的空白，通过严谨的数据集构建与统一测评，证实现有奖励模型在轨迹级判别上存在显著缺陷，长时序规划、动态约束跟踪、安全拒绝等能力亟待提升，为智能体对齐研究提供了关键测评与数据支撑。

局限性

1. 复杂规划的金标准标签存在一定主观性；
2. 工具注册库未覆盖所有专有API；
3. 场景分布非均匀，安全拒绝样本量较小；
4. 当前仅支持英文、纯文本工具轨迹。

未来展望

1. 拓展至多模态、多智能体场景的轨迹级奖励建模；
2. 基于本基准训练专用轨迹级奖励模型，提升长时序智能体对齐效果；
3. 完善更多工具环境与任务家族，扩展基准覆盖范围；
4. 结合本基准的难度分级，设计课程学习式奖励模型训练方案。