利用过程奖励模型，实现企业级AI智能体的DeepSeek Moment

前言

最近忙于见客户和投资人，以及参加各种路演活动，文章有一段时间没有更新了，今天聊聊AI智能体和过程奖励模型的结合。

过程奖励模型（Process Reward Model，PRM），随着DeepSeek的火爆，开始频繁地出现在大家的视野中。

过程奖励模型PRM是DeepSeek具备深度思考和推理能力的关键技术之一，今天风叔详细介绍下，如何利用PRM实现AI智能体的DeepSeek Moment。

通过这篇文章你将了解到：

1. PRM的概念是什么？

2. PRM和传统奖励模型ORM有什么区别？

3. 为什么企业级AI场景更适合使用PRM？

4. PRM的实现流程是什么？

5. PRM提升AI智能体深度思考能力的实践案例

1. 过程奖励模型的概念

过程奖励模型是强化学习中的一种关键技术，用于在任务执行过程中提供更细粒度的即时反馈，而不仅仅依赖最终结果的稀疏奖励。它在复杂任务，比如机器人控制、对话生成、游戏策略等场景中的应用尤为重要，能够加速模型学习并提升策略稳定性。

和过程奖励模型相对应的是结果奖励模型（Outcome Reward Model，ORM），两者主要的区别体现在：

1. 奖励频率不同：ORM仅根据任务结果进行奖励，奖励频率稀疏；而PRM会在每个步骤或子任务阶段就进行奖励，奖励频率更加密集。

2. 训练稳定性不同：ORM容易陷入局部最优解，而PRM更易收敛，且梯度更新更加平滑。

3. 适用场景不同：ORM更适合相对简单的任务，比如走迷宫、物体识别；而PRM更适合处理长序列复杂任务，比如多轮对话、机器人控制等。

2. 为什么企业级AI场景更适合使用PRM？

企业级业务场景下，对问题的回答准确率有更高的要求，不仅要求结果准确，更看重思考和行动过程准确，需要符合企业实际的业务逻辑。因此，相比ORM，PRM更符合企业级场景对过程正确的高要求。

首先是思维过程准确，基于用户问题，AI需要给出准确的思考过程。比如用户询问“上周华东大区的销售额是多少”，正确的思考过程应该是：

第一步，确定上周的日期范围；第二步，确定华东大区的系统ID；第三步，确定销售额字段为Sales，且位于具体的某个宽表；第四步，组装成完整的SQL语句

第二是行动过程准确，基于思考过程，AI需要采取对应的行动。在企业级场景中，AI更常见的行动不是对话，而是进行数据查询或者进行API调用。比如，以上述思考过程为例，AI应该采取行动，生成SQP查询语句。

SELECT     sale_date, SUM(quantity) AS total_salesFROM     salesWHERE     -- 筛选出上周的记录    YEAR(sale_date) = YEAR(CURDATE() - INTERVAL 1 WEEK)     AND WEEK(sale_date) = WEEK(CURDATE() - INTERVAL 1 WEEK)GROUP BY     sale_dateORDER BY     sale_date;

如果思维过程和行动过程都准确，那么自然会得到正确的业务结果。

3. PRM的实现流程

下面，我们以客服问答场景为例，简单介绍PRM的实现过程。

1. 任务分解与奖励定义

我们可以将客服对话系统简单地分解为【理解意图】、【检索知识】、【生成回答】这三个环节，分别定义每个环节的奖励信号和奖励规则。

理解意图：奖励信号是意图分类的准确性，通过对比预测意图与实际意图标签，正确+0.3分，错误-0.1分。

知识检索：奖励信号是检索结果的相关性，可以基于BM25或向量相似度进行计算，强相关性得1分，无相关性得0分。

回答生成：通过判断回答的流畅性、信息完整性和友好度进行判断，可构建专门的打分模型进行评估。比如训练一个二分类模型，输入对话历史（如最近 3 轮对话），预测用户是否会给出好评

同时，为每个环节设置权重，假设意图理解为0.3，知识检索为0.5，回答生成为0.2。示例代码如下：

import torchfrom transformers import BertTokenizer, BertModel
class DialogueRewardModel(torch.nn.Module):    def __init__(self):        super().__init__()        self.bert = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")        self.intent_head = torch.nn.Linear(768, 3)  # 3种意图        self.retrieval_score = torch.nn.Linear(768, 1)        self.fluency_head = torch.nn.Linear(768, 1)
    def forward(self, user_query, bot_response, retrieved_doc):        # 编码用户输入        query_embed = self.bert(**user_query).last_hidden_state.mean(dim=1)
        # 阶段1：意图理解奖励        intent_logits = self.intent_head(query_embed)        intent_reward = torch.nn.functional.cross_entropy(intent_logits, true_intent_label)
        # 阶段2：检索奖励        doc_embed = self.bert(**retrieved_doc).last_hidden_state.mean(dim=1)        retrieval_sim = torch.cosine_similarity(query_embed, doc_embed, dim=1)
        # 阶段3：生成奖励        response_embed = self.bert(**bot_response).last_hidden_state.mean(dim=1)        fluency_score = self.fluency_head(response_embed)
        # 综合奖励        total_reward = 0.3 * (intent_reward) + 0.5 * retrieval_sim + 0.2 * fluency_score        return total_reward

2. 准备训练数据

可以使用历史客服对话数据构建轨迹数据集

S代表状态空间，包括了当前用户问题、对话历史、用户情绪得分；A代表动作空间，包括了生成回答的文本或者调用知识库API的决策；R代表奖励，表示在第n个状态下，AI采取行动an所获得的奖励。

3. 进行强化学习

将PRM集成到强化学习框架中，比如PPO，替代环境提供的原始奖励，如以下代码所示：

# 基于 Hugging Face Transformers 的对话策略from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizerimport torch
class DialoguePolicy:    def __init__(self):        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2-medium")        self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium")
    def generate_response(self, state):        input_text = f"User: {state['user_query']}nBot:"        inputs = self.tokenizer(input_text, return_tensors="pt")        outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=100)        response = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)        return response.split("Bot:")[-1].strip()
# 训练循环（PPO 框架）def train_ppo(policy, reward_model, epochs=10):    optimizer = torch.optim.Adam(policy.parameters(), lr=1e-5)    for epoch in range(epochs):        state = env.reset()  # 假设 env 为模拟对话环境        for t in range(max_steps):            action = policy.generate_response(state)            next_state, done = env.step(action)            reward = get_reward(state, action)            # PPO 更新逻辑（简化）            advantage = calculate_advantage(reward, policy, next_state)            loss = -torch.mean(advantage)            optimizer.zero_grad()            loss.backward()            optimizer.step()

在实际训练中，也可以动态调整权重。比如在训练初期，更看重意图识别准确率，可以将意图识别的权重提升到0.5；而在训练后期，更看重回答生成的准确性，可以将内容生成的权重提升到0.5。

企业级PRM实践案例

下面，介绍我们的实践案例，使用PRM构建具备深度思考能力的企业级AI智能体。

背景

在设备运维领域，比如工厂的生产产线、暖通系统、配电系统等等，运维工程师需要获取设备运行的数据，包括电压、电流、震动、温度、湿度等参数，这些参数通过专门的传感器或虚拟点捕捉，并同步到工厂的数据中心。工程师需要这些数据进行日常的运维诊断和故障排查工作。

需求

当出现故障时，希望AI获取传感器实时数据，经过深度思考和定量分析，以对话形式快速帮助工程师缩小故障排查范围，并引导工程师更快速找到故障根源和解决方案。

难点

1. 工厂的环境错综复杂，既包括IOT设备之间的连接和控制关系，也包括各种设备的位置关系；

2. 系统复杂，同样一个故障现象，背后可能有多种可能性，即使最专业的工程师也难以快速排查；

3. 需要确保IOT数据获取的实时性和准确性，并基于定量分析规则，由AI自动给出判断

解决方案

使用过程奖励模型，对AI的输出内容进行强化学习。

第一步，对AI输出的思考过程进行强化学习

比如用户询问“1楼的供回水温差是多少”，准确的思考过程是:

第一步，查询1楼的供水管温度传感器；第二步，查询该供水管温度传感器的数值；第三步，查询1楼的回水管温度传感器；第四步，查询该回水管温度传感器的数值；第五步，计算两个数值的差

由工程师评估AI思考的每一步，正确则给予奖励，错误则给予惩罚，经过多次迭代，保障AI思考过程的准确性。

第二步，对AI生成的数据查询指令进行强化学习

比如思考过程的第一步，“查询1楼的供水管温度传感器”，需要将这句话转换成准确的Cypher查询语句

MATCH(r:Sensor) WHERE r.Name =~ ‘.*1F.*' AND r.type =~ ‘.*供水管温度传感器.*' RETURN r

对于每一步思考所生成的行动步骤（即查询语句），由工程师进行评估，正确则给予奖励，错误则给予惩罚，最终将自然语言描述的行动步骤，准确转换为代码描述的行动步骤。

最终效果

具备深度思考能力的AI智能体，可以大幅提升运维工程师的运维效率。

1. AI智能预警，电气工程师手机或PDA直接接收故障告警信息

2. AI自动推理，根据获得的传感器数据，结合定量计算，自动帮助工程师缩小故障范围，找到故障原因

3. AI解决方案，根据故障原因，自动向工程师提供故障解决方案

对工业设备运维场景感兴趣或者有相关合作机会的朋友，或者想在其他业务领域实现AI智能体深度思考的朋友，可以加风叔好友，一起交流探讨。

RAG实战篇：构建一个最小可行性的Rag系统

离开工作了七年的鹅厂，风叔正式踏上AI大模型的创业之旅

RAG一周出Demo，半年上不了线，怎么破？

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风叔，AI大模型领域创业者，前腾讯产品总监，十多年产品设计和商业化经验，对电商、营销、AI和大数据产品具备丰富的实战经验。风叔将坚持输出自己的总结和思考，希望对你有帮助。

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