論文の概要: Society of Mind Meets Real-Time Strategy: A Hierarchical Multi-Agent Framework for Strategic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06042v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 05:57:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.096812
• Title: Society of Mind Meets Real-Time Strategy: A Hierarchical Multi-Agent Framework for Strategic Reasoning
• Title（参考訳）: ソーシャル・オブ・マインドとリアルタイム戦略:戦略推論のための階層的マルチエージェント・フレームワーク
• Authors: Daechul Ahn, San Kim, Jonghyun Choi,
• Abstract要約: 我々は,Strategic Planner (SP) と呼ばれるメタコントローラの下で,特殊模倣学習エージェントを利用する階層型マルチエージェントフレームワークを提案する。 専門家によるデモンストレーションによって、各特殊エージェントは、航空支援や防御演習のような独特の戦略を学び、一貫性のある、構造化された多段階のアクションシーケンスを生成する。 SPはこれらの提案を1つの環境適応プランに編成し、局所的な決定が長期的な戦略と整合することを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.35236123729838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently demonstrated impressive action sequence prediction capabilities but often struggle with dynamic, long-horizon tasks such as real-time strategic games. In a game such as StarCraftII (SC2), agents need to manage resource constraints and adapt to evolving battlefield situations in a partially observable environment. This often overwhelms exisiting LLM-based approaches. To address these challenges, we propose a hierarchical multi-agent framework that employs specialized imitation learning agents under a meta-controller called Strategic Planner (SP). By expert demonstrations, each specialized agent learns a distinctive strategy, such as aerial support or defensive maneuvers, and produces coherent, structured multistep action sequences. The SP then orchestrates these proposals into a single, environmentally adaptive plan that ensures local decisions aligning with long-term strategies. We call this HIMA (Hierarchical Imitation Multi-Agent). We also present TEXTSCII-ALL, a comprehensive SC2 testbed that encompasses all race match combinations in SC2. Our empirical results show that HIMA outperforms state of the arts in strategic clarity, adaptability, and computational efficiency, underscoring the potential of combining specialized imitation modules with meta-level orchestration to develop more robust, general-purpose AI agents.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、印象的なアクションシーケンス予測機能を示したが、リアルタイム戦略ゲームのような動的で長期のタスクにしばしば苦労している。 StarCraftII (SC2)のようなゲームでは、エージェントはリソースの制約を管理し、部分的に観察可能な環境下での戦場の状況に適応する必要がある。 これは LLM ベースのアプローチを強要することが多い。 これらの課題に対処するために,Strategic Planner (SP) と呼ばれるメタコントローラの下で,特殊模倣学習エージェントを利用する階層型マルチエージェントフレームワークを提案する。 専門家によるデモンストレーションによって、各特殊エージェントは、航空支援や防御演習のような独特の戦略を学び、一貫性のある、構造化された多段階のアクションシーケンスを生成する。 SPはこれらの提案を1つの環境適応プランに編成し、長期戦略に沿った局所的な決定を確実にする。 これをヒマと呼ぶ。 また、SC2における全てのレースマッチの組み合わせを包含する総合的なSC2テストベッドであるTEXTSCII-ALLを提示する。 実験の結果、HIMAは戦略的明確性、適応性、計算効率において最先端の能力を発揮しており、より堅牢で汎用的なAIエージェントを開発するために、特殊模倣モジュールとメタレベルのオーケストレーションを組み合わせる可能性を示している。

関連論文リスト

• AVA: Attentive VLM Agent for Mastering StarCraft II [56.07921367623274]
  Intentive VLM Agent (AVA) は、人工エージェントの認識と人間のゲームプレイ体験を一致させるマルチモーダルのStarCraft IIエージェントである。 我々のエージェントは、ゲームプレイ中に人間の認知過程をより密にシミュレートするRGB視覚入力と自然言語観察を組み込むことにより、この制限に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T12:54:25Z)
• Harnessing Language for Coordination: A Framework and Benchmark for LLM-Driven Multi-Agent Control [6.721923873906492]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 多くのエージェントと人間の協調を促進する能力は、有望だがほとんど探索されていない領域である。 本研究では,(1)これらの能力を評価するために設計されたリアルタイム戦略ゲームベンチマーク,(2)HIVEと呼ぶ新しいフレームワークを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T13:25:42Z)
• Strategist: Self-improvement of LLM Decision Making via Bi-Level Tree Search [32.657454056329875]
  大規模言語モデル(LLM)は、強力な一般化とゼロショット能力を示すが、詳細な計画と意思決定を必要とするタスクに苦労する。 両手法の長所を統合する新しいアプローチであるSTRATEGISTを紹介する。 本研究では,部分情報を持つ競合型マルチターンゲームのための最適戦略学習におけるSTRATEGISTの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T08:22:04Z)
• K-Level Reasoning: Establishing Higher Order Beliefs in Large Language Models for Strategic Reasoning [76.3114831562989]
  マルチエージェント環境で戦略を動的に適応させるためには、LLM(Large Language Model)エージェントが必要である。 我々は,「K-Level Reasoning with Large Language Models (K-R)」という新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T16:07:05Z)
• Conditional Imitation Learning for Multi-Agent Games [89.897635970366]
  本研究では,条件付きマルチエージェント模倣学習の課題について考察する。 本稿では,スケーラビリティとデータ不足の難しさに対処する新しい手法を提案する。 我々のモデルは,egoやパートナエージェント戦略よりも低ランクなサブスペースを学習し,サブスペースに補間することで,新たなパートナ戦略を推論し,適応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-05T04:40:13Z)
• Learning Meta Representations for Agents in Multi-Agent Reinforcement Learning [12.170248966278281]
  多エージェント強化学習では、エージェントが1つのマルコフゲーム(MG)で学習する振る舞いは、通常、与えられたエージェント番号に制限される。 本研究は,人口変動型MGを対象とするエージェントの創出に焦点をあてる。 一元的なポリシーを学ぶ代わりに、各エージェントは、様々なゲームにまたがる効果的な戦略を構成するポリシーセットを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-30T04:30:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。