論文の概要: Cooperative Multi-Agent Planning with Adaptive Skill Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10148v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 13:23:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:44:41.910401
• Title: Cooperative Multi-Agent Planning with Adaptive Skill Synthesis
• Title（参考訳）: 適応的スキル合成による協調的マルチエージェント計画
• Authors: Zhiyuan Li, Wenshuai Zhao, Joni Pajarinen,
• Abstract要約: 強化学習を用いたマルチエージェントシステムでは, サンプル効率, 解釈可能性, 伝達性に課題が生じる。 本稿では、視覚言語モデル(VLM)を動的スキルライブラリと統合し、分散化されたクローズドループ決定のための構造化通信を行う新しいマルチエージェントアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.228784877899976
• License:
• Abstract: Despite much progress in training distributed artificial intelligence (AI), building cooperative multi-agent systems with multi-agent reinforcement learning (MARL) faces challenges in sample efficiency, interpretability, and transferability. Unlike traditional learning-based methods that require extensive interaction with the environment, large language models (LLMs) demonstrate remarkable capabilities in zero-shot planning and complex reasoning. However, existing LLM-based approaches heavily rely on text-based observations and struggle with the non-Markovian nature of multi-agent interactions under partial observability. We present COMPASS, a novel multi-agent architecture that integrates vision-language models (VLMs) with a dynamic skill library and structured communication for decentralized closed-loop decision-making. The skill library, bootstrapped from demonstrations, evolves via planner-guided tasks to enable adaptive strategies. COMPASS propagates entity information through multi-hop communication under partial observability. Evaluations on the improved StarCraft Multi-Agent Challenge (SMACv2) demonstrate COMPASS achieves up to 30\% higher win rates than state-of-the-art MARL algorithms in symmetric scenarios.
• Abstract（参考訳）: 分散人工知能 (AI) の訓練の多くの進歩にもかかわらず、マルチエージェント強化学習 (MARL) を用いた協調型マルチエージェントシステムの構築は、サンプル効率、解釈可能性、転送可能性の課題に直面している。 環境との広範な相互作用を必要とする従来の学習ベースの手法とは異なり、大型言語モデル(LLM)はゼロショット計画や複雑な推論において顕著な能力を示す。 しかし、既存のLLMベースのアプローチはテキストベースの観察に大きく依存しており、部分可観測性の下でのマルチエージェント相互作用の非マルコフ的な性質に苦慮している。 我々は、視覚言語モデル(VLM)を動的スキルライブラリと統合し、分散化されたクローズドループ決定のための構造化通信を行う新しいマルチエージェントアーキテクチャCompASSを提案する。 デモからブートストラップされたスキルライブラリは、プラナー誘導タスクを通じて進化し、適応戦略を実現する。 CompASSは、部分的な可観測性の下でのマルチホップ通信を通じてエンティティ情報を伝播する。 改良されたStarCraft Multi-Agent Challenge (SMACv2)の評価により、CompASSは対称シナリオにおける最先端のMARLアルゴリズムよりも最大30%高い勝利率を達成することが示された。

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