論文の概要: CAPO: Counterfactual Credit Assignment in Sequential Cooperative Teams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17693v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 01:14:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.641078
• Title: CAPO: Counterfactual Credit Assignment in Sequential Cooperative Teams
• Title（参考訳）: CAPO: シークエンシャル・コラボレーティブ・チームにおける非現実的クレジット・アサインメント
• Authors: Shripad Deshmukh, Jayakumar Subramanian, Raghavendra Addanki, Nikos Vlassis,
• Abstract要約: 本稿では,Aristocrat Utility(SeqAU)について紹介する。 批判のないポリシー段階のアルゴリズムであるCAPOを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8920524670882815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In cooperative teams where agents act in a fixed order and share a single team reward, it is hard to know how much each agent contributed, and harder still when agents are updated one at a time because data collected earlier no longer reflects the new policies. We introduce the Sequential Aristocrat Utility (SeqAU), the unique per-agent learning signal that maximizes the individual learnability of each agent's action, extending the classical framework of Wolpert and Tumer (2002) to this sequential setting. From SeqAU we derive CAPO (Counterfactual Advantage Policy Optimization), a critic-free policy-gradient algorithm. CAPO fits a per-agent reward decomposition from group rewards and computes the per-agent advantage in closed form plus a handful of forward passes through the current policy, requiring no extra environment calls beyond the initial batch. We give analytic bias and variance bounds and validate them on a controlled sequential bandit, where CAPO's advantage over standard baselines grows with the team size. The framework is general; multi-LLM pipelines are a natural deployment target.
• Abstract（参考訳）: エージェントが一定の順序で行動し、ひとつのチーム報酬を共有する協力チームでは、各エージェントがどれだけ貢献したかを知ることは困難です。 本稿では,各エージェントの行動の個人学習性を最大化するユニークな学習信号であるSeqAU(Sequential Aristocrat Utility)を紹介し,2002年にWolpertとTumerの古典的枠組みをこのシーケンシャルな設定に拡張した。 SeqAUから、批判のないポリシー段階のアルゴリズムであるCAPO(Counterfactual Advantage Policy Optimization)を導出する。 CAPOはグループ報酬からアジェント当たりの報酬を分解し、クローズドな形式でアジェント当たりの優位性を計算し、現在のポリシーを少しのフォワードパスで通過し、初期バッチを超える余分な環境コールを必要としない。 分析バイアスと分散バウンダリを付与し,CAPOの標準ベースラインに対する優位性は,チームサイズとともに増大する。 フレームワークは汎用的であり、マルチLLMパイプラインは自然なデプロイメントターゲットである。

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