論文の概要: TransAM: Transformer-Based Agent Modeling for Multi-Agent Systems via Local Trajectory Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02826v1
• Date: Mon, 04 Aug 2025 18:50:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.645799
• Title: TransAM: Transformer-Based Agent Modeling for Multi-Agent Systems via Local Trajectory Encoding
• Title（参考訳）: TransAM: Transformer-based Agent Modeling for Multi-Agent Systems through Local Trajectory Encoding (情報ネットワーク)
• Authors: Conor Wallace, Umer Siddique, Yongcan Cao,
• Abstract要約: 局所軌跡を埋め込み空間にエンコードする新しいトランスフォーマーモデルである textttTransAM を提案する。 協調型,競争型,混合型マルチエージェント環境における提案手法の性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.08099858257632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agent modeling is a critical component in developing effective policies within multi-agent systems, as it enables agents to form beliefs about the behaviors, intentions, and competencies of others. Many existing approaches assume access to other agents' episodic trajectories, a condition often unrealistic in real-world applications. Consequently, a practical agent modeling approach must learn a robust representation of the policies of the other agents based only on the local trajectory of the controlled agent. In this paper, we propose \texttt{TransAM}, a novel transformer-based agent modeling approach to encode local trajectories into an embedding space that effectively captures the policies of other agents. We evaluate the performance of the proposed method in cooperative, competitive, and mixed multi-agent environments. Extensive experimental results demonstrate that our approach generates strong policy representations, improves agent modeling, and leads to higher episodic returns.
• Abstract（参考訳）: エージェントモデリングは、エージェントが他人の行動、意図、能力についての信念を形成することができるため、マルチエージェントシステム内で効果的なポリシーを開発する上で重要な要素である。 既存の多くのアプローチは、現実の応用においてしばしば非現実的な条件である他のエージェントのエピソード軌道へのアクセスを前提としている。 その結果、実用的なエージェントモデリング手法は、制御されたエージェントの局所軌道のみに基づいて、他のエージェントのポリシーの堅牢な表現を学習しなければならない。 本稿では,局所軌道を他のエージェントのポリシーを効果的に捉えた埋め込み空間にエンコードする,トランスフォーマーに基づくエージェントモデリング手法である \texttt{TransAM} を提案する。 協調型,競争型,混合型マルチエージェント環境における提案手法の性能評価を行った。 大規模な実験結果から,提案手法は強力なポリシー表現を生成し,エージェント・モデリングを改善し,エピソード・リターンが向上することが示された。

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