Distributed Multi-Agent Coordination Using Multi-Modal Foundation Models

📄 arXiv: 2501.14189v1 📥 PDF

作者: Saaduddin Mahmud, Dorian Benhamou Goldfajn, Shlomo Zilberstein

分类: cs.AI, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2025-01-24

💡 一句话要点

提出VL-DCOPs框架，利用多模态大模型自动生成约束，解决多智能体协同问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体协同 分布式约束优化 多模态基础模型 视觉语言模型 神经符号智能体

📋 核心要点

  1. DCOPs依赖人工构建约束，成本高昂且效率低下，难以适应复杂场景。
  2. VL-DCOPs框架利用多模态大模型自动生成约束，降低了人工干预的需求。
  3. 实验对比了不同智能体原型在VL-DCOP任务上的表现，分析了优缺点。

📝 摘要（中文）

分布式约束优化问题(DCOPs)为多智能体协同提供了一个强大的框架，但通常依赖于费力的人工问题构建。为了解决这个问题，我们引入了VL-DCOPs，该框架利用大型多模态基础模型(LFMs)从视觉和语言指令中自动生成约束。然后，我们为解决VL-DCOPs问题引入了一系列智能体原型：从将一些算法决策委托给LFM的神经符号智能体，到完全依赖LFM进行协调的全神经智能体。我们在三个新的VL-DCOP任务上，使用最先进的LLM（大型语言模型）和VLM（视觉语言模型）评估了这些智能体原型，并比较了它们各自的优点和缺点。最后，我们讨论了这项工作如何扩展到DCOP文献中更广泛的前沿挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统DCOPs框架中人工构建约束的局限性。现有方法需要人工定义问题中的变量、约束和目标函数，这不仅耗时费力，而且难以适应动态变化的环境。特别是在涉及视觉信息和自然语言描述的复杂场景中，人工构建约束变得更加困难。

核心思路：论文的核心思路是利用大型多模态基础模型（LFMs）的强大能力，自动从视觉和语言指令中生成约束。通过将视觉信息和语言描述作为输入，LFMs可以理解场景中的对象、关系和规则，并将其转化为DCOP问题中的约束条件。这种方法可以显著降低人工干预的需求，提高DCOP问题的构建效率和灵活性。

技术框架：VL-DCOPs框架主要包含以下几个模块：1) 多模态输入模块：接收视觉信息（如图像或视频）和语言描述（如任务指令或规则）作为输入。2) 约束生成模块：利用LFMs从多模态输入中提取信息，并自动生成DCOP问题中的约束条件。3) 智能体原型模块：设计了不同类型的智能体，包括神经符号智能体和全神经智能体，用于解决生成的DCOP问题。神经符号智能体将部分决策委托给LFM，而全神经智能体则完全依赖LFM进行协调。4) DCOP求解器：使用现有的DCOP求解算法（如ADOPT或Max-Sum）来找到最优的智能体行为。

关键创新：论文的关键创新在于提出了VL-DCOPs框架，将多模态基础模型引入到DCOP问题构建中。与传统方法相比，VL-DCOPs可以自动生成约束，无需人工干预，从而显著提高了DCOP问题的构建效率和灵活性。此外，论文还设计了不同类型的智能体原型，探索了LFMs在多智能体协同中的应用潜力。

关键设计：论文中智能体原型的设计是关键。神经符号智能体通过将部分决策（例如选择哪个约束进行优化）委托给LFM，实现了算法决策与模型推理的结合。全神经智能体则完全依赖LFM进行协调，通过提示工程（prompt engineering）引导LFM生成智能体的行为。具体的技术细节包括：如何设计合适的提示语（prompts）来引导LFM生成有效的约束和行为；如何选择合适的LFMs（如GPT-3或CLIP）来处理视觉和语言信息；以及如何将生成的约束和行为集成到DCOP求解器中。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在三个新的VL-DCOP任务上评估了不同智能体原型的性能。实验结果表明，神经符号智能体在某些任务上表现优于全神经智能体，但在其他任务上则相反。这表明不同类型的智能体原型适用于不同的场景。此外，实验还表明，通过优化提示语（prompts），可以显著提高LFMs在VL-DCOP问题中的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人协同、智能交通、资源分配等领域。例如，在机器人协同任务中，可以通过视觉和语言指令指导多个机器人完成复杂的任务，而无需人工编写复杂的控制程序。在智能交通领域，可以利用摄像头和自然语言描述自动生成交通规则，实现智能交通管理。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Distributed Constraint Optimization Problems (DCOPs) offer a powerful framework for multi-agent coordination but often rely on labor-intensive, manual problem construction. To address this, we introduce VL-DCOPs, a framework that takes advantage of large multimodal foundation models (LFMs) to automatically generate constraints from both visual and linguistic instructions. We then introduce a spectrum of agent archetypes for solving VL-DCOPs: from a neuro-symbolic agent that delegates some of the algorithmic decisions to an LFM, to a fully neural agent that depends entirely on an LFM for coordination. We evaluate these agent archetypes using state-of-the-art LLMs (large language models) and VLMs (vision language models) on three novel VL-DCOP tasks and compare their respective advantages and drawbacks. Lastly, we discuss how this work extends to broader frontier challenges in the DCOP literature.