論文の概要: GenAI-based Multi-Agent Reinforcement Learning towards Distributed Agent Intelligence: A Generative-RL Agent Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09495v1
• Date: Sun, 13 Jul 2025 05:02:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:23.363643
• Title: GenAI-based Multi-Agent Reinforcement Learning towards Distributed Agent Intelligence: A Generative-RL Agent Perspective
• Title（参考訳）: GenAIに基づく分散エージェントインテリジェンスのためのマルチエージェント強化学習:生成型RLエージェントの視点から
• Authors: Hang Wang, Junshan Zhang,
• Abstract要約: 我々は、AIに基づく強化学習を通じて、リアクティブからプロアクティブなマルチエージェントインテリジェンスへの変革的パラダイムシフトを論じる。 生成的RLエージェントは、即時観測に反応するのではなく、環境の進化をモデル化し、他のエージェントの振る舞いを予測し、協調されたアクションシーケンスを生成し、長期的ダイナミクスの戦略的推論を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.589506360952925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent reinforcement learning faces fundamental challenges that conventional approaches have failed to overcome: exponentially growing joint action spaces, non-stationary environments where simultaneous learning creates moving targets, and partial observability that constrains coordination. Current methods remain reactive, employing stimulus-response mechanisms that fail when facing novel scenarios. We argue for a transformative paradigm shift from reactive to proactive multi-agent intelligence through generative AI-based reinforcement learning. This position advocates reconceptualizing agents not as isolated policy optimizers, but as sophisticated generative models capable of synthesizing complex multi-agent dynamics and making anticipatory decisions based on predictive understanding of future interactions. Rather than responding to immediate observations, generative-RL agents can model environment evolution, predict other agents' behaviors, generate coordinated action sequences, and engage in strategic reasoning accounting for long-term dynamics. This approach leverages pattern recognition and generation capabilities of generative AI to enable proactive decision-making, seamless coordination through enhanced communication, and dynamic adaptation to evolving scenarios. We envision this paradigm shift will unlock unprecedented possibilities for distributed intelligence, moving beyond individual optimization toward emergent collective behaviors representing genuine collaborative intelligence. The implications extend across autonomous systems, robotics, and human-AI collaboration, promising solutions to coordination challenges intractable under traditional reactive frameworks.
• Abstract（参考訳）: 多エージェント強化学習は、従来のアプローチでは克服できなかった基本的な課題に直面する: 指数関数的に成長する共同行動空間、同時学習が移動目標を生成する非定常環境、調整を制約する部分的可観測性。 現在の手法は反応し続け、新しいシナリオに直面すると失敗する刺激応答機構を採用している。 我々は、AIに基づく強化学習を通じて、リアクティブからプロアクティブなマルチエージェントインテリジェンスへの変革的パラダイムシフトを論じる。 この立場は、エージェントを独立したポリシーオプティマイザとしてではなく、複雑なマルチエージェントのダイナミクスを合成し、将来の相互作用の予測的理解に基づいて予測決定を下すことができる洗練された生成モデルとして再認識することを提唱している。 生成的RLエージェントは、即時観測に反応するのではなく、環境の進化をモデル化し、他のエージェントの振る舞いを予測し、協調されたアクションシーケンスを生成し、長期的ダイナミクスの戦略的推論を行うことができる。 このアプローチでは、生成AIのパターン認識と生成機能を活用して、積極的な意思決定、コミュニケーション強化によるシームレスな調整、進化するシナリオへの動的適応を可能にする。 我々は、このパラダイムシフトが分散インテリジェンスに対する前例のない可能性を解き放ち、真のコラボレーティブインテリジェンスを表す創発的な集団行動へと、個人の最適化を超えて移行することを期待している。 この影響は、自律システムやロボティクス、人間とAIのコラボレーションにも及んでいる。

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