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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15703v2
• Date: Wed, 17 Sep 2025 19:17:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 15:20:14.317683
• 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: タスクレギュラーやチームサイズに応じて、特殊化がパフォーマンスを改善することを予測したクローズドフォーム境界を示す。 反対のベンチマークを表す2つの標準MARLベンチマークでモデルを検証した。 Overcooked-AIにおける3つのフォローアップ実験は、このモデルがより複雑な空間的および資源的ボトルネックを持つ環境で動作することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.465921582175426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When should we encourage specialization in multi-agent systems versus train generalists that perform the entire task independently? We propose that specialization largely depends on task parallelizability: the potential for multiple agents to execute task components concurrently. Drawing inspiration from Amdahl's Law in distributed systems, we present a closed-form bound that predicts when specialization improves performance, depending only on task concurrency and team size. We validate our model on two standard MARL benchmarks that represent opposite regimes -- StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC, unlimited concurrency) and Multi-Particle Environment (MPE, unit-capacity bottlenecks) -- and observe close alignment between the bound at each extreme and an empirical measure of specialization. Three follow-up experiments in Overcooked-AI demonstrate that the model works in environments with more complex spatial and resource bottlenecks that allow for a range of strategies. Beyond prediction, the bound also serves as a diagnostic tool, highlighting biases in MARL training algorithms that cause sub-optimal convergence to specialist strategies with larger state spaces.
• Abstract（参考訳）: タスク全体を独立して実行する列車ジェネリストに対して、マルチエージェントシステムの専門化をいつ奨励すべきか? 本稿では,タスクの並列化可能性に大きく依存する,複数のエージェントがタスクコンポーネントを同時に実行する可能性を提案する。 分散システムにおけるAmdahlの法則からインスピレーションを得て、タスクの並行性やチームサイズにのみ依存して、特殊化がパフォーマンスを向上するタイミングを予測するクローズドフォームのバウンダリを提示します。 我々は,SMAC(StarCraft Multi-Agent Challenge)とMPE(Multi-Particle Environment)の2つの標準MARLベンチマークを検証し,各極端における境界と特殊化の実証的な指標との密接な一致を観察する。 Overcooked-AIにおける3つのフォローアップ実験は、このモデルがより複雑な空間的および資源的ボトルネックを持つ環境で機能し、様々な戦略を可能にすることを示した。 予測以外にも、この境界は診断ツールとしても機能し、MARLトレーニングアルゴリズムのバイアスを強調して、より大きな状態空間を持つ専門戦略に準最適収束を引き起こす。

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