Data-Efficient Multi-Agent Spatial Planning with LLMs

📄 arXiv: 2502.18822v1 📥 PDF

作者: Huangyuan Su, Aaron Walsman, Daniel Garces, Sham Kakade, Stephanie Gil

分类: cs.AI, cs.MA

发布日期: 2025-02-26

💡 一句话要点

利用LLM进行数据高效的多智能体空间规划，解决出租车调度问题

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

关键词: 多智能体系统 空间规划 大型语言模型 出租车调度 提示学习

📋 核心要点

  1. 现有出租车调度方法通常需要大量数据进行训练，且泛化能力有限，难以适应动态变化的环境。
  2. 该论文提出利用LLM的先验知识和推理能力，通过提示工程和少量微调，实现数据高效的多智能体空间规划。
  3. 实验表明，该方法在出租车调度问题上，仅需少量环境交互即可超越现有方法，并能有效适应环境变化。

📝 摘要（中文）

本项目旨在探索如何利用预训练大型语言模型（LLM）的世界知识，在多智能体决策中实现高效且稳健的学习。我们以出租车路径规划和分配问题为例，其中智能体必须决定如何最佳地接载乘客，以最大限度地减少总体等待时间。虽然这个问题位于图形化的道路网络上，但我们表明，通过适当的提示，零样本性能在这个任务上已经非常强大。此外，通过有限的微调以及用于前瞻的one-at-a-time rollout算法，LLM能够以比现有方法少50倍的环境交互次数胜过它们。我们还探讨了各种语言提示方法的优势，并表明在提示中包含某些易于计算的信息可以显著提高性能。最后，我们强调了LLM内置的语义理解能力，展示了它通过简单的提示适应环境因素的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体环境下的出租车调度问题，目标是最小化乘客的总体等待时间。传统方法通常依赖于大量的环境交互数据进行训练，计算成本高昂，并且难以泛化到新的环境或场景。这些方法在数据效率和适应性方面存在局限性。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练大型语言模型（LLM）所蕴含的丰富世界知识和强大的推理能力，通过精心设计的提示（Prompting）和少量微调（Fine-tuning），使LLM能够有效地解决多智能体空间规划问题。这种方法旨在减少对大量环境交互数据的依赖，提高数据效率和泛化能力。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 环境建模：将道路网络抽象为图结构，出租车和乘客作为智能体。2) 提示工程：设计合适的语言提示，将环境信息（如乘客位置、出租车位置等）输入LLM。3) LLM推理：利用LLM生成出租车调度策略。4) 策略执行：将LLM生成的策略应用于实际环境。5) 微调（可选）：使用少量环境交互数据对LLM进行微调，进一步提升性能。论文还采用了one-at-a-time rollout算法进行前瞻搜索，以优化调度策略。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM应用于多智能体空间规划问题，并探索了利用LLM的先验知识和推理能力来提高数据效率的方法。与传统的强化学习方法相比，该方法无需从头开始学习，而是利用LLM已有的知识进行推理和决策，从而大大减少了对环境交互数据的需求。此外，论文还探索了不同的提示策略，并发现包含易于计算的信息的提示可以显著提高性能。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 提示设计：设计清晰、简洁的语言提示，将环境信息有效地传递给LLM。2) 微调策略：使用少量环境交互数据对LLM进行微调，以适应特定环境。3) One-at-a-time rollout算法：用于前瞻搜索，优化调度策略。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能未详细描述，属于LLM本身的设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过适当的提示，LLM在出租车调度问题上表现出强大的零样本性能。此外，通过有限的微调和one-at-a-time rollout算法，LLM能够以比现有方法少50倍的环境交互次数胜过它们。这表明该方法在数据效率方面具有显著优势，并且能够有效地利用LLM的先验知识。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统、物流调度、机器人导航等领域。通过利用LLM的强大能力，可以实现更高效、更智能的资源分配和路径规划，从而提高系统效率、降低运营成本，并提升用户体验。未来，该方法有望推广到更复杂的场景，例如多机器人协同作业、智能仓储等。

📄 摘要（原文）

In this project, our goal is to determine how to leverage the world-knowledge of pretrained large language models for efficient and robust learning in multiagent decision making. We examine this in a taxi routing and assignment problem where agents must decide how to best pick up passengers in order to minimize overall waiting time. While this problem is situated on a graphical road network, we show that with the proper prompting zero-shot performance is quite strong on this task. Furthermore, with limited fine-tuning along with the one-at-a-time rollout algorithm for look ahead, LLMs can out-compete existing approaches with 50 times fewer environmental interactions. We also explore the benefits of various linguistic prompting approaches and show that including certain easy-to-compute information in the prompt significantly improves performance. Finally, we highlight the LLM's built-in semantic understanding, showing its ability to adapt to environmental factors through simple prompts.