論文の概要: Predicting Multi-Agent Specialization via Task Parallelizability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15703v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 21:33:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:33:38.956680
• Title: Predicting Multi-Agent Specialization via Task Parallelizability
• Title（参考訳）: タスク並列化によるマルチエージェントスペシャライゼーションの予測
• Authors: Elizabeth Mieczkowski, Ruaridh Mon-Williams, Neil Bramley, Christopher G. Lucas, Natalia Velez, Thomas L. Griffiths,
• Abstract要約: 環境制約がタスクの並列性を制限する場合、スペシャリストチームはジェネラリストよりも優れていることを示す。 また、状態空間が拡大するにつれて、エージェントは理論上より効率的である場合でも、専門家戦略に収束する傾向にあることも観察する。 本研究は,タスクと環境に配慮した特殊化を解釈するための原則的枠組みを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9553580237478
• License:
• Abstract: Multi-agent systems often rely on specialized agents with distinct roles rather than general-purpose agents that perform the entire task independently. However, the conditions that govern the optimal degree of specialization remain poorly understood. In this work, we propose that specialist teams outperform generalist ones when environmental constraints limit task parallelizability -- the potential to execute task components concurrently. Drawing inspiration from distributed systems, we introduce a heuristic to predict the relative efficiency of generalist versus specialist teams by estimating the speed-up achieved when two agents perform a task in parallel rather than focus on complementary subtasks. We validate this heuristic through three multi-agent reinforcement learning (MARL) experiments in Overcooked-AI, demonstrating that key factors limiting task parallelizability influence specialization. We also observe that as the state space expands, agents tend to converge on specialist strategies, even when generalist ones are theoretically more efficient, highlighting potential biases in MARL training algorithms. Our findings provide a principled framework for interpreting specialization given the task and environment, and introduce a novel benchmark for evaluating whether MARL finds optimal strategies.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムはしばしば、タスク全体を独立して実行する汎用エージェントではなく、異なる役割を持つ特殊エージェントに依存している。 しかし、最適な専門化の度合いを規定する条件はいまだに理解されていない。 本研究では,環境制約によってタスクの並列化が制限された場合,タスクコンポーネントを同時に実行可能な場合には,スペシャリストチームがジェネラリストよりも優れたパフォーマンスを発揮することを提案する。 分散システムからインスピレーションを得て,2つのエージェントが相補的なサブタスクにフォーカスするのではなく,並列にタスクを実行する場合に達成されるスピードを推定することにより,ジェネラリストとスペシャリストの相対効率を推定するヒューリスティックを導入する。 我々は,Overcooked-AIにおける3つのマルチエージェント強化学習(MARL)実験を通して,このヒューリスティック性を検証し,タスクの並列化性を制限する重要な要因が特殊化に影響を及ぼすことを示した。 また、状態空間が拡大するにつれて、エージェントは、理論上より効率的であり、MARLトレーニングアルゴリズムの潜在的なバイアスを強調しても、専門的な戦略に収束する傾向にあることも観察した。 本研究は,タスクと環境から特殊化を解釈するための基本的枠組みを提供し,MARLが最適な戦略を見出すかどうかを評価するための新しいベンチマークを導入した。

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