Vision-Based Generic Potential Function for Policy Alignment in Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2502.13430v1 📥 PDF

作者: Hao Ma, Shijie Wang, Zhiqiang Pu, Siyao Zhao, Xiaolin Ai

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-02-19

💡 一句话要点

提出基于视觉潜在函数的MARL策略对齐方法，提升智能体通用常识理解

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体强化学习 视觉语言模型 奖励塑造 策略对齐 通用常识 自适应技能选择 视觉大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有MARL方法依赖专家设计的规则奖励，难以捕捉常识的高层语义，且人工成本高昂。
  2. 论文提出分层视觉奖励塑造方法，利用VLM的语义理解和vLLM的自适应技能选择，引导策略与常识对齐。
  3. 实验表明，该方法在Google Research Football环境中显著提升胜率，并有效对齐策略与人类常识。

📝 摘要（中文）

多智能体强化学习（MARL）策略与人类常识对齐是一个难题，主要原因是将常识建模为奖励的复杂性，尤其是在复杂和长时程任务中。现有工作主要依赖专家设计基于规则的奖励，这通常耗费大量人力，并且缺乏对常识的高层语义理解。为了解决这个问题，我们提出了一种分层视觉奖励塑造方法。底层使用视觉-语言模型（VLM）作为通用潜在函数，通过其内在的语义理解引导策略与人类常识对齐。为了帮助策略适应长时程任务中的不确定性和变化，顶层采用基于视觉大语言模型（vLLM）的自适应技能选择模块，利用指令、视频回放和训练记录，从预先设计的池中动态选择合适的潜在函数。此外，我们的方法在理论上被证明可以保留最优策略。在Google Research Football环境中进行的大量实验表明，我们的方法不仅实现了更高的胜率，而且有效地使策略与人类常识对齐。

🔬 方法详解

问题定义：现有MARL方法在复杂环境中难以将人类常识融入奖励函数设计中，导致智能体行为不符合预期。专家设计的规则奖励成本高，且难以覆盖所有情况，缺乏对常识的深层语义理解。因此，如何让智能体具备通用常识，并根据环境变化自适应地调整策略，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）和视觉大语言模型（vLLM）的语义理解能力，构建一个分层的奖励塑造框架。VLM作为底层潜在函数，提供通用的常识指导；vLLM作为顶层自适应技能选择模块，根据环境变化动态选择合适的潜在函数，从而提高策略的鲁棒性和适应性。

技术框架：该方法采用分层结构。底层是基于VLM的通用潜在函数，VLM接收环境的视觉输入，并输出一个与常识相关的奖励信号，引导智能体的行为。顶层是基于vLLM的自适应技能选择模块，该模块接收指令、视频回放和训练记录等信息，利用vLLM的推理能力，从预定义的潜在函数池中选择最合适的潜在函数。整个框架通过奖励塑造的方式，将常识知识融入到MARL的训练过程中。

关键创新：该方法的关键创新在于利用VLM和vLLM的语义理解能力，自动生成与常识相关的奖励信号，避免了人工设计规则奖励的繁琐和局限性。此外，自适应技能选择模块能够根据环境变化动态调整潜在函数，提高了策略的鲁棒性和泛化能力。与现有方法相比，该方法更具通用性和可扩展性。

关键设计：VLM的选择至关重要，需要选择具有良好视觉语义理解能力的模型。vLLM的输入包括指令、视频回放和训练记录，需要设计合适的prompt，引导vLLM选择合适的潜在函数。潜在函数池的设计也需要考虑任务的特点和智能体的能力。此外，需要仔细调整奖励塑造的权重，以平衡原始奖励和常识奖励之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Google Research Football环境中取得了显著的性能提升，胜率高于现有基线方法。更重要的是，该方法能够有效地使智能体的行为与人类常识对齐，例如避免不必要的碰撞、优先选择更有利于团队的策略等。这些结果验证了该方法在提高智能体通用常识理解和策略对齐方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要智能体具备常识理解和行为规范的多智能体协作场景，例如自动驾驶、机器人协作、智能交通管理等。通过将人类常识融入智能体的决策过程，可以提高系统的安全性、可靠性和可解释性，促进人机协作的效率和和谐。

📄 摘要（原文）

Guiding the policy of multi-agent reinforcement learning to align with human common sense is a difficult problem, largely due to the complexity of modeling common sense as a reward, especially in complex and long-horizon multi-agent tasks. Recent works have shown the effectiveness of reward shaping, such as potential-based rewards, to enhance policy alignment. The existing works, however, primarily rely on experts to design rule-based rewards, which are often labor-intensive and lack a high-level semantic understanding of common sense. To solve this problem, we propose a hierarchical vision-based reward shaping method. At the bottom layer, a visual-language model (VLM) serves as a generic potential function, guiding the policy to align with human common sense through its intrinsic semantic understanding. To help the policy adapts to uncertainty and changes in long-horizon tasks, the top layer features an adaptive skill selection module based on a visual large language model (vLLM). The module uses instructions, video replays, and training records to dynamically select suitable potential function from a pre-designed pool. Besides, our method is theoretically proven to preserve the optimal policy. Extensive experiments conducted in the Google Research Football environment demonstrate that our method not only achieves a higher win rate but also effectively aligns the policy with human common sense.