論文の概要: LLM-Guided Communication for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18077v1
• Date: Mon, 18 May 2026 08:56:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:49.207522
• Title: LLM-Guided Communication for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 協調型マルチエージェント強化学習のためのLLM誘導通信
• Abstract要約: コミュニケーションはマルチエージェント強化学習において重要な要素である。 本稿では,全てのエージェントが可能な限り正確かつ均一に基盤状態を再構築できるプロトコルを提案する。 多様なMARLベンチマークの実験により、LMACはエージェント間の状態再構成を改善し、かなりの性能向上をもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.959686714606018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Communication is a key component in multi-agent reinforcement learning (MARL) for mitigating partial observability, yet prior approaches often rely on inefficient information exchange or fail to transmit sufficient state information. To address this, we propose LLM-driven Multi-Agent Communication (LMAC), which leverages an LLM's reasoning capability to design a communication protocol that enables all agents to reconstruct the underlying state as accurately and uniformly as possible. LMAC iteratively refines the protocol using an explicit state-awareness criterion, improving state recovery while narrowing differences in agents' knowledge. Experiments on diverse MARL benchmarks show that LMAC improves state reconstruction across agents and yields substantial performance gains over prior communication baselines.
• Abstract（参考訳）: コミュニケーションは部分的可観測性を緩和するためのマルチエージェント強化学習(MARL)の鍵となる要素であるが、以前のアプローチでは情報交換の非効率化や十分な状態情報の伝達に失敗することが多い。 この問題に対処するため,LLMの推論機能を活用し,全てのエージェントが可能な限り正確かつ均一に基盤状態を再構築できる通信プロトコルを提案する。 LMACは明示的な状態認識基準を用いてプロトコルを反復的に洗練し、エージェントの知識の違いを狭めながら状態回復を改善する。 多様なMARLベンチマークの実験により、LMACはエージェント間の状態再構成を改善し、以前の通信ベースラインよりもかなりの性能向上をもたらすことが示された。

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