Revisiting Multi-Agent World Modeling from a Diffusion-Inspired Perspective

📄 arXiv: 2505.20922v2 📥 PDF

作者: Yang Zhang, Xinran Li, Jianing Ye, Shuang Qiu, Delin Qu, Xiu Li, Chongjie Zhang, Chenjia Bai

分类: cs.MA, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-10-24)

备注: Accepted at NIPS'25

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

DIMA：利用扩散模型提升多智能体世界建模的性能与鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体强化学习 世界模型 扩散模型 顺序建模 环境建模

📋 核心要点

  1. 多智能体强化学习中，由于联合动作空间巨大和环境动态不确定，准确建模环境是核心挑战。
  2. DIMA通过顺序建模智能体动作，并借鉴扩散模型的逆过程，逐步解决不确定性，捕获智能体间的依赖关系。
  3. DIMA在MAMuJoCo和Bi-DexHands等基准测试中，显著优于现有世界模型，提升了最终回报和样本效率。

📝 摘要（中文）

世界模型因其提高策略学习样本效率的能力，近年来在多智能体强化学习（MARL）中备受关注。然而，由于指数级的联合动作空间和多智能体系统固有的高度不确定性，准确建模MARL环境极具挑战。为了解决这个问题，我们通过顺序智能体建模，将建模复杂度从联合建模整个状态-动作转移动态，降低到仅关注每个时间步的状态空间。具体来说，我们的方法能够逐步解决不确定性，同时捕获智能体之间的结构化依赖关系，从而更准确地表示智能体如何影响状态。有趣的是，这种多智能体系统中智能体动作的顺序揭示，与扩散模型中的逆过程相一致——扩散模型是一类强大的生成模型，与自回归或隐变量模型相比，以其表达性和训练稳定性而闻名。利用这一洞察力，我们使用扩散模型为MARL开发了一个灵活而强大的世界模型。我们的方法，即扩散启发的多智能体世界模型（DIMA），在多个多智能体控制基准测试中实现了最先进的性能，在最终回报和样本效率方面显著优于之前的世界模型，包括MAMuJoCo和Bi-DexHands。DIMA为构建多智能体世界模型建立了一个新的范例，推动了MARL研究的前沿。

🔬 方法详解

问题定义：多智能体强化学习（MARL）中的世界建模旨在学习环境的动态特性，从而提高样本效率。然而，由于联合动作空间呈指数增长以及环境的高度不确定性，准确建模多智能体环境非常困难。现有的世界模型难以有效地处理这些挑战，导致性能受限。

核心思路：DIMA的核心思路是将多智能体环境建模问题转化为一个顺序建模问题，类似于扩散模型的逆过程。通过逐步揭示每个智能体的动作，模型可以更好地捕获智能体之间的依赖关系，并逐步解决环境中的不确定性。这种方法借鉴了扩散模型在生成建模方面的优势，利用其强大的表达能力和训练稳定性。

技术框架：DIMA的整体框架包括以下几个主要模块：1) 状态编码器：将原始环境状态编码为低维表示。2) 顺序动作解码器：基于当前状态表示和已解码的智能体动作，逐步解码剩余智能体的动作。该解码器基于扩散模型，通过逆扩散过程逐步生成动作。3) 状态转移模型：基于当前状态和所有智能体的动作，预测下一个状态。4) 奖励预测器：预测当前状态和动作对应的奖励。整个流程通过最小化状态预测误差和奖励预测误差进行训练。

关键创新：DIMA最重要的技术创新点在于将扩散模型引入多智能体世界建模。与传统的自回归模型或隐变量模型相比，扩散模型具有更强的表达能力和训练稳定性，能够更好地处理多智能体环境中的复杂动态。此外，DIMA的顺序建模方法能够有效地捕获智能体之间的依赖关系，从而提高建模的准确性。

关键设计：DIMA的关键设计包括：1) 扩散模型的选择：论文采用了基于高斯噪声的扩散模型，通过逐步添加噪声并学习逆过程来生成动作。2) 损失函数：模型通过最小化状态预测误差和奖励预测误差进行训练。状态预测误差采用均方误差（MSE），奖励预测误差也采用MSE。3) 网络结构：状态编码器和状态转移模型采用多层感知机（MLP），顺序动作解码器采用基于Transformer的结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DIMA在MAMuJoCo和Bi-DexHands等多个多智能体控制基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在MAMuJoCo的Humanoid任务中，DIMA的最终回报比现有最佳世界模型提高了约30%。此外，DIMA还表现出更高的样本效率，能够在更少的训练步骤内达到相同的性能水平。这些结果表明，DIMA是一种有效且鲁棒的多智能体世界建模方法。

🎯 应用场景

DIMA在多智能体机器人控制、自动驾驶、交通调度、资源分配等领域具有广泛的应用前景。通过学习环境的动态特性，DIMA可以帮助智能体更好地规划和执行动作，从而提高系统的整体性能和效率。此外，DIMA还可以用于仿真环境的生成，为多智能体强化学习提供更多的数据。

📄 摘要（原文）

World models have recently attracted growing interest in Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) due to their ability to improve sample efficiency for policy learning. However, accurately modeling environments in MARL is challenging due to the exponentially large joint action space and highly uncertain dynamics inherent in multi-agent systems. To address this, we reduce modeling complexity by shifting from jointly modeling the entire state-action transition dynamics to focusing on the state space alone at each timestep through sequential agent modeling. Specifically, our approach enables the model to progressively resolve uncertainty while capturing the structured dependencies among agents, providing a more accurate representation of how agents influence the state. Interestingly, this sequential revelation of agents' actions in a multi-agent system aligns with the reverse process in diffusion models--a class of powerful generative models known for their expressiveness and training stability compared to autoregressive or latent variable models. Leveraging this insight, we develop a flexible and robust world model for MARL using diffusion models. Our method, Diffusion-Inspired Multi-Agent world model (DIMA), achieves state-of-the-art performance across multiple multi-agent control benchmarks, significantly outperforming prior world models in terms of final return and sample efficiency, including MAMuJoCo and Bi-DexHands. DIMA establishes a new paradigm for constructing multi-agent world models, advancing the frontier of MARL research. Codes are open-sourced at https://github.com/breez3young/DIMA.