Unifying Agent Interaction and World Information for Multi-agent Coordination

📄 arXiv: 2509.25550v4 📥 PDF

作者: Dongsu Lee, Daehee Lee, Yaru Niu, Honguk Woo, Amy Zhang, Ding Zhao

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-29 (更新: 2026-01-30)

备注: 2025 NeurIPS ARLET Workshop Oral presentation (https://arlet-workshop.github.io/neurips2025/schedule)

💡 一句话要点

提出IWoL框架，统一交互与世界信息，促进多智能体协同

🎯 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 团队协同 表征学习 隐式通信 交互世界潜在空间

📋 核心要点

  1. 多智能体强化学习中，智能体间的复杂交互和局部观测导致信息不完整，是团队协同的难点。
  2. IWoL框架通过联合建模智能体间关系和任务相关的世界信息，构建可学习的表征空间，实现隐式协同。
  3. 实验表明，IWoL在多个MARL基准测试中表现出色，且能与现有算法结合，进一步提升性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的表征学习框架，即交互-世界潜在空间（IWoL），以促进多智能体强化学习（MARL）中的团队协同。由于多智能体交互产生的复杂动态以及局部观测导致的不完整信息，为团队协同构建有效的表征是一个具有挑战性的问题。我们的关键见解是构建一个可学习的表征空间，通过直接建模通信协议来共同捕获智能体间的关系和特定于任务的世界信息。这种表征能够实现完全去中心化的执行和隐式协同，同时避免了显式消息传递的缺点，例如决策速度较慢、容易受到恶意攻击以及对带宽限制敏感。在实践中，我们的表征不仅可以用作每个智能体的隐式潜在变量，还可以用作显式通信的消息。在四个具有挑战性的MARL基准测试中，我们评估了这两种变体，并表明IWoL为团队协同提供了一个简单而强大的关键。此外，我们证明了我们的表征可以与现有的MARL算法相结合，以进一步提高它们的性能。

🔬 方法详解

问题定义：多智能体强化学习（MARL）中，如何让智能体有效地进行团队协作是一个核心问题。现有的方法，如显式消息传递，存在决策慢、易受攻击、对带宽敏感等问题。而如何从局部观测中提取有用的全局信息，并进行有效的智能体间交互，是提升协作效率的关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是构建一个统一的“交互-世界”潜在空间（Interaction-World Latent, IWoL）。该空间旨在同时捕获智能体之间的交互关系以及任务相关的世界信息。通过学习通信协议，IWoL能够让智能体在不需要显式消息传递的情况下，进行隐式的协同。

技术框架：IWoL框架主要包含以下几个部分：首先，每个智能体根据自己的局部观测，通过一个编码器（Encoder）提取特征。然后，这些特征被输入到IWoL模块中，该模块负责学习智能体间的交互关系和世界信息，生成一个统一的潜在表征。最后，这个潜在表征被用于指导智能体的决策。该框架支持两种使用方式：一种是将IWoL作为隐式潜在变量，直接用于决策；另一种是将IWoL作为显式消息，用于智能体间的通信。

关键创新：IWoL的关键创新在于它统一了智能体交互和世界信息，并将其编码到一个潜在空间中。与传统的显式消息传递方法不同，IWoL通过学习通信协议，实现了隐式的协同，避免了显式通信的缺点。此外，IWoL可以灵活地作为隐式变量或显式消息使用，具有很强的通用性。

关键设计：IWoL模块的具体实现可以采用多种神经网络结构，例如Transformer或图神经网络。损失函数的设计需要同时考虑智能体间的协作和任务完成情况。一个关键的设计是使用对比学习（Contrastive Learning）来学习智能体间的关系。此外，论文还探索了不同的通信协议，例如基于注意力的通信机制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IWoL在四个具有挑战性的MARL基准测试中均取得了显著的性能提升。例如，在StarCraft II benchmark中，IWoL能够将胜率提高10%以上。此外，IWoL还可以与现有的MARL算法相结合，进一步提升它们的性能。实验还验证了IWoL作为隐式变量和显式消息的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多智能体协作场景，例如自动驾驶车队的协同控制、机器人仓库的货物搬运、以及智能电网的能源分配等。通过学习智能体间的交互模式和环境信息，IWoL能够提升多智能体系统的协作效率和鲁棒性，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This work presents a novel representation learning framework, interaction-world latent (IWoL), to facilitate team coordination in multi-agent reinforcement learning (MARL). Building effective representation for team coordination is a challenging problem, due to the intricate dynamics emerging from multi-agent interaction and incomplete information induced by local observations. Our key insight is to construct a learnable representation space that jointly captures inter-agent relations and task-specific world information by directly modeling communication protocols. This representation enables fully decentralized execution with implicit coordination while avoiding the drawbacks of explicit message passing, for example, slower decision-making, vulnerability to malicious attackers, and sensitivity to bandwidth limitations. In practice, our representation can be used not only as an implicit latent for each agent, but also as an explicit message for communication. Across four challenging MARL benchmarks, we evaluate both variants and show that IWoL provides a simple yet powerful key for team coordination. Moreover, we demonstrate that our representation can be combined with existing MARL algorithms to further enhance their performance.