A-LAMP: KI-Framework automatisiert MDP-Modellierung und Policy-Generierung

Ein neues KI-Framework namens A-LAMP (Agentic LLM-Based Framework for Automated MDP Modeling and Policy Generation) hat die Automatisierung von Reinforcement-Learning-Prozessen revolutioniert. Es übersetzt frei formulierte Aufgabenbeschreibungen in formale Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs) und erzeugt gleichzeitig trainierbare Policy-Agenten.

Der Ansatz teilt den gesamten Prozess in überprüfbare Phasen auf – Modellierung, Codierung und Training – und sorgt so für eine konsequente semantische Ausrichtung. Durch die Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) werden Fehlerquellen reduziert und die Zuverlässigkeit der generierten Umgebungen erhöht.

In Tests über klassische Kontrollaufgaben und maßgeschneiderte RL-Domains übertrifft A-LAMP die Leistung eines einzelnen, hochmodernen LLMs. Besonders beeindruckend ist die leichte Variante, die mit kleineren Modellen arbeitet und dennoch nahezu die gleiche Effektivität wie deutlich größere Modelle erreicht.

Eine Fallstudie demonstriert, dass die von A-LAMP erzeugten Umgebungen und Policies die optimale Lösung der Aufgaben erhalten. Die Analyse von Fehlermustern liefert zudem wertvolle Einblicke in die Gründe für die Leistungssteigerung und unterstreicht die Robustheit des Frameworks.