論文の概要: TAG: A Decentralized Framework for Multi-Agent Hierarchical Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15425v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 12:52:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 16:10:11.272220
• Title: TAG: A Decentralized Framework for Multi-Agent Hierarchical Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: TAG:マルチエージェント階層強化学習のための分散フレームワーク
• Authors: Giuseppe Paolo, Abdelhakim Benechehab, Hamza Cherkaoui, Albert Thomas, Balázs Kégl,
• Abstract要約: 完全に分散化された階層型マルチエージェントシステムを構築するためのフレームワークであるTAME Agent Framework (TAG)を紹介する。 TAGは疎結合を維持しながらレベル間の情報フローを標準化し、多様なエージェントタイプをシームレスに統合する。 この結果から,分散階層型組織は学習速度と最終性能を両立させ,TAGをスケーラブルなマルチエージェントシステムにとって有望な方向と位置づけた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.591755344464076
• License:
• Abstract: Hierarchical organization is fundamental to biological systems and human societies, yet artificial intelligence systems often rely on monolithic architectures that limit adaptability and scalability. Current hierarchical reinforcement learning (HRL) approaches typically restrict hierarchies to two levels or require centralized training, which limits their practical applicability. We introduce TAME Agent Framework (TAG), a framework for constructing fully decentralized hierarchical multi-agent systems.TAG enables hierarchies of arbitrary depth through a novel LevelEnv concept, which abstracts each hierarchy level as the environment for the agents above it. This approach standardizes information flow between levels while preserving loose coupling, allowing for seamless integration of diverse agent types. We demonstrate the effectiveness of TAG by implementing hierarchical architectures that combine different RL agents across multiple levels, achieving improved performance over classical multi-agent RL baselines on standard benchmarks. Our results show that decentralized hierarchical organization enhances both learning speed and final performance, positioning TAG as a promising direction for scalable multi-agent systems.
• Abstract（参考訳）: 階層的な組織は生物学的システムや人間社会の基本であるが、人工知能システムは適応性と拡張性を制限するモノリシックなアーキテクチャに依存していることが多い。 現在の階層強化学習(HRL)アプローチは通常、階層を2レベルに制限するか、集中的な訓練を必要とする。 本稿では,完全に分散化された階層型マルチエージェントシステムを構築するためのフレームワークであるTAME Agent Framework(TAG)を紹介する。TAGは,その上のエージェントの環境として,各階層レベルを抽象化する新しいLevelEnv概念を通じて任意の深さの階層化を可能にする。 このアプローチは、疎結合を維持しながらレベル間の情報フローを標準化し、多様なエージェントタイプをシームレスに統合する。 複数のレベルにわたる異なるRLエージェントを結合した階層的アーキテクチャを実装し、標準ベンチマーク上での古典的マルチエージェントRLベースラインよりも優れた性能を実現することにより、TAGの有効性を実証する。 この結果から,分散階層型組織は学習速度と最終性能を両立させ,TAGをスケーラブルなマルチエージェントシステムにとって有望な方向と位置づけた。

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