論文の概要: Towards Collaborative Intelligence: Propagating Intentions and Reasoning for Multi-Agent Coordination with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12532v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 13:14:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 17:17:27.291409
• Title: Towards Collaborative Intelligence: Propagating Intentions and Reasoning for Multi-Agent Coordination with Large Language Models
• Title（参考訳）: コラボレーションインテリジェンスに向けて:大規模言語モデルを用いた多エージェントコーディネートのための意図と推論
• Authors: Xihe Qiu, Haoyu Wang, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Yujie Xiong, Yuan Cheng, Yinghui Xu, Wei Chu, Yuan Qi,
• Abstract要約: 現在のエージェントフレームワークは、シングルエージェント実行への依存に悩まされ、モジュール間通信が堅牢でないことが多い。 協調的なMARLにおける協調行動を可能にするための協調エージェントとして,大規模言語モデルを訓練するためのフレームワークを提案する。 伝搬ネットワークは、放送意図をチームメイト固有のコミュニケーションメッセージに変換し、指定されたチームメイトと関連する目標を共有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.95288786980204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective collaboration in multi-agent systems requires communicating goals and intentions between agents. Current agent frameworks often suffer from dependencies on single-agent execution and lack robust inter-module communication, frequently leading to suboptimal multi-agent reinforcement learning (MARL) policies and inadequate task coordination. To address these challenges, we present a framework for training large language models (LLMs) as collaborative agents to enable coordinated behaviors in cooperative MARL. Each agent maintains a private intention consisting of its current goal and associated sub-tasks. Agents broadcast their intentions periodically, allowing other agents to infer coordination tasks. A propagation network transforms broadcast intentions into teammate-specific communication messages, sharing relevant goals with designated teammates. The architecture of our framework is structured into planning, grounding, and execution modules. During execution, multiple agents interact in a downstream environment and communicate intentions to enable coordinated behaviors. The grounding module dynamically adapts comprehension strategies based on emerging coordination patterns, while feedback from execution agents influnces the planning module, enabling the dynamic re-planning of sub-tasks. Results in collaborative environment simulation demonstrate intention propagation reduces miscoordination errors by aligning sub-task dependencies between agents. Agents learn when to communicate intentions and which teammates require task details, resulting in emergent coordinated behaviors. This demonstrates the efficacy of intention sharing for cooperative multi-agent RL based on LLMs.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムにおける効果的なコラボレーションには、エージェント間の目標と意図のコミュニケーションが必要である。 現在のエージェントフレームワークは、シングルエージェント実行への依存に悩まされ、モジュール間通信の堅牢さが欠如していることが多く、しばしば準最適マルチエージェント強化学習(MARL)ポリシーやタスク調整の不十分につながる。 これらの課題に対処するために、協調的MARLにおける協調行動を可能にするための協調エージェントとして、大規模言語モデル(LLM)を訓練するためのフレームワークを提案する。 各エージェントは、現在の目標と関連するサブタスクからなるプライベートな意図を維持している。 エージェントはその意図を定期的に放送し、他のエージェントが調整タスクを推測できるようにした。 伝搬ネットワークは、放送意図をチームメイト固有のコミュニケーションメッセージに変換し、指定されたチームメイトと関連する目標を共有する。 フレームワークのアーキテクチャは、計画、接地、実行モジュールで構成されています。 実行中、複数のエージェントが下流の環境で相互作用し、意図を伝えることで協調的な動作を可能にする。 グラウンドモジュールは、新しい調整パターンに基づいた理解戦略を動的に適用し、実行エージェントからのフィードバックは計画モジュールに影響し、サブタスクの動的再計画を可能にする。 協調環境シミュレーションの結果は、エージェント間のサブタスク依存性の整合によって、意図的伝搬が誤調整誤差を低減することを示した。 エージェントはいつ意図を伝えるか、どのチームメイトがタスクの詳細を必要とするかを学ぶ。 LLMを用いた協調型マルチエージェントRLにおける意図共有の有効性を示す。

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