論文の概要: LangMARL: Natural Language Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00722v1
• Date: Wed, 01 Apr 2026 10:32:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.94065
• Title: LangMARL: Natural Language Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: LangMARL: 自然言語のマルチエージェント強化学習
• Authors: Huaiyuan Yao, Longchao Da, Xiaoou Liu, Charles Fleming, Tianlong Chen, Hua Wei,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、動的環境における協調戦略を自律的に進化させるのに苦労する。 本稿では,LangMARLを提案する。LangMARLは,協調的なMARLから言語空間への信用割当と政策勾配の進化をもたらすフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.24443050447855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language model (LLM) agents struggle to autonomously evolve coordination strategies in dynamic environments, largely because coarse global outcomes obscure the causal signals needed for local policy refinement. We identify this bottleneck as a multi-agent credit assignment problem, which has long been studied in classical multi-agent reinforcement learning (MARL) but remains underaddressed in LLM-based systems. Building on this observation, we propose LangMARL, a framework that brings credit assignment and policy gradient evolution from cooperative MARL into the language space. LangMARL introduces agent-level language credit assignment, pioneers gradient evolution in language space for policy improvement, and summarizes task-relevant causal relations from replayed trajectories to provide dense feedback and improve convergence under sparse rewards. Extensive experiments across diverse cooperative multi-agent tasks demonstrate improved sample efficiency, interpretability, and strong generalization.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、局地的な政策改善に必要な因果シグナルを曖昧にするため、動的環境における協調戦略を自律的に進化させるのに苦労する。 我々は,このボトルネックを,従来のマルチエージェント強化学習(MARL)において長年研究されてきたマルチエージェントクレジット代入問題として認識しているが,LLMベースのシステムでは未適応のままである。 この観測に基づいて,協調的なMARLから言語空間への信用割当と政策勾配の進化をもたらすフレームワークであるLangMARLを提案する。 LangMARLはエージェントレベルの言語クレジットの割り当てを導入し、政策改善のための言語空間の勾配進化の先駆者となり、リプレイされた軌道からのタスク関連因果関係を要約し、密集したフィードバックを提供し、スパース報酬の下で収束を改善する。 多様な協調型マルチエージェントタスクに対する広範囲な実験は、サンプル効率、解釈可能性、強力な一般化の向上を実証している。

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