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millyhua/alfworld_parquet

ALFWorld parquet Dataset Card 由 make_dataset.py 从 ALFWorld json_2.1.1 原始游戏生成的parquet格式训练集/验证集，只含任务初始状态，大大减小数据空间。 1. 生成方式对每个通过过滤的游戏 game.tw-pddl：在子进程中 reset 一次 TextWorld 环境（max_episode_steps=50，与训练一致），提取 task / 初始 observation / admissible actions，组装为初始 messages；环境随即关闭，仅留下 game_file 路径供训练期重建。游戏发现规则： <split_dir>/**/game.tw-pddl，路径含 movable 或 Sliced 的跳过；同目录 traj_data.json 必须存在，且其 task_type 在六类白名单内； game.tw-pddl 内 game_data["solvable"] is True。 2.… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/millyhua/alfworld_parquet.

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Dataset Card

ALFWorld parquet Dataset Card

由 make_dataset.py 从 ALFWorld json_2.1.1 原始游戏生成的parquet格式训练集/验证集，只含任务初始状态，大大减小数据空间。

1. 生成方式

对每个通过过滤的游戏 game.tw-pddl：在子进程中 reset 一次 TextWorld 环境（max_episode_steps=50，与训练一致），提取 task / 初始 observation / admissible actions，组装为初始 messages；环境随即关闭，仅留下 game_file 路径供训练期重建。

游戏发现规则：

1.<split_dir>/**/game.tw-pddl，路径含 movable 或 Sliced 的跳过；
2.同目录 traj_data.json 必须存在，且其 task_type 在六类白名单内；
3.game.tw-pddl 内 game_data["solvable"] is True。

2. 数据结构（parquet 列 schema）

列	类型	含义
`data_source`	str	恒为 `"alfworld"`，reward/eval 路由用
`prompt`	list[dict]	初始消息 `[system, user]`（见 §4）
`ability`	str	恒为 `"agentic_rl"`
`extra_info`	dict	见下

extra_info 子结构：

json

{
  "index": 0,
  "split": "train",
  "task_type": "look_at_obj_in_light",
  "game_file": "look_at_obj_in_light-AlarmClock-None-DeskLamp-301/trial_T20190907_174142_375532/game.tw-pddl",
}

3. 数量与范围

实测（json_2.1.1_parquet/，2026-09）：

split	行数	pick_two	pick_simple	clean	cool	heat	look_light
`train`	3553	813	790	650	533	459	308
`valid_seen`	140	24	35	27	25	16	13
`valid_unseen`	134	17	24	31	21	23	18

—六类任务即 ALFWorld 全部可训练类型：pick_and_place_simple、 pick_two_obj_and_place、pick_clean_then_place_in_recep、 pick_heat_then_place_in_recep、pick_cool_then_place_in_recep、 look_at_obj_in_light。
—valid.parquet 由 valid_seen + valid_unseen 纵向拼接生成，供 data.val_files 使用
—user 消息长度（train 实测，字符数）：min 529 / median 1053 / max 2123，远小于 max_prompt_length=4096（token），初始 prompt 不会截断。
—一行 = 一个游戏 = 一个 episode

4. 消息拼接逻辑

初始 prompt（dataset 内固定不变的两条消息）

python

messages = [
    {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},   # 逐字见 make_dataset.py:47
    {"role": "user",   "content": _initial_user_prompt(task, obs, actions)},
]

工具的function定义按需传入

python

ALFWORLD_TOOL = {
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "alfworld_step",
        "description": (
            "Execute exactly one text action in the current ALFWorld state. "
            "Copy object and receptacle names exactly, including numeric suffixes such as "
            "'apple 1' and 'fridge 1'. Common command forms are: 'go to <receptacle>', "
            "'open <receptacle>', 'close <receptacle>', "
            "'take <object> from <receptacle>', 'move <object> to <receptacle>', "
            "'inventory', 'examine <thing>', 'use <object>', "
            "'heat <object> with <receptacle>', "
            "'clean <object> with <receptacle>', 'cool <object> with <receptacle>', "
            "'slice <object> with <object>', and 'look'."
        ),
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "action": {
                    "type": "string",
                    "description": (
                        "One ALFWorld command. Use the exact spelling and numbering shown "
                        "by the environment. Do not include explanations in this string."
                    ),
                }
            },
            "required": ["action"],
        },
    },
}

_initial_user_prompt 的六段模板（make_dataset.py:132）：

Task: look at alarmclock under the desklamp.
Current step: 1
Current observation:
-= Welcome to TextWorld, ALFRED! =-
...（环境 reset 的完整初始 observation，含 "Your task is to: ..." 行）
Available actions (copy one exactly):
- go to bed 1
- go to drawer 1
...（canonical 化后的 admissible actions，`help` 已剔除，字典序）
Choose the next action by calling alfworld_step exactly once.

多轮扩展

每轮：assistant 产出 hermes 格式 <tool_call>（调 alfworld_step）→ verl ToolAgentLoop 调 ALFWorldTool.execute → 工具用 render_observation（alfworld_env.py:147）渲染 tool response 回填为 role=tool 消息。一条轨迹的完整序列：

system                     SYSTEM_PROMPT（不变）
user                       初始六段模板
assistant  <tool_call> alfworld_step({"action": "go to drawer 1"})
tool       "ALFWorld step 1 result: Action executed.
            Current observation:
            ...新 observation
            Available actions (copy one exactly):
            - ..."
assistant  <tool_call> ...                                  # 最多 50 轮
tool       "ALFWorld step N result: Task completed successfully.
            Current observation:
            ..."                                            # done 后不再列 actions
assistant  （终止生成）

tool response 首行状态串共五种，reward 函数靠它们计数：

状态串	含义
`Action executed.`	合法动作，环境推进
`The action was not admissible; ...`	不可执行动作（invalid 计数 +1）
`Invalid tool-call format; ...`	参数格式非法，环境不动（invalid 计数 +1）
`Task completed successfully.`	won（reward=1 的来源）
`Episode ended without success.`	50 步耗尽等终态

参考

https://github.com/KMnO4-zx/agentic-rl-lab/tree/main/08-alfworld 十分感谢