Sorrel: A simple and flexible framework for multi-agent reinforcement learning
作者: Rebekah A. Gelpí, Yibing Ju, Ethan C. Jackson, Yikai Tang, Shon Verch, Claas Voelcker, William A. Cunningham
分类: cs.MA, cs.LG
发布日期: 2025-05-30
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Sorrel框架以简化多智能体强化学习环境的构建与测试
🎯 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 环境构建 社会科学 心理直观 Python接口 群体动态 易用性
📋 核心要点
- 现有多智能体强化学习环境构建工具复杂，难以使用，限制了社会科学家的研究。
- Sorrel提供了一个简洁的Python接口，强调易用性和心理直观性，便于生成和测试多智能体环境。
- 通过Sorrel，研究人员能够更有效地探索学习与社会互动对群体动态的影响，促进相关研究的发展。
📝 摘要（中文）
我们介绍了Sorrel（https://github.com/social-ai-uoft/sorrel），这是一个简单的Python接口，用于生成和测试新的多智能体强化学习环境。该接口强调简洁性和可访问性，采用更具心理直观性的基本智能体-环境循环结构，使其成为社会科学家研究学习和社会互动如何导致群体动态发展和变化的有用工具。在这篇简短的论文中，我们概述了Sorrel的基本设计理念和特点。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有多智能体强化学习环境构建工具复杂且不易使用的问题。这些工具往往需要较高的技术门槛，限制了社会科学家对群体动态的研究。
核心思路：Sorrel的核心思路是提供一个简单易用的Python接口，使得用户能够快速生成和测试多智能体环境。通过采用心理直观的设计，Sorrel降低了使用门槛，鼓励更多研究者参与。
技术框架：Sorrel的整体架构包括环境生成模块、智能体交互模块和结果分析模块。用户可以通过简单的API调用来创建环境，定义智能体行为，并收集实验数据。
关键创新：Sorrel的主要创新在于其简洁的设计和心理直观的结构，使得多智能体强化学习的研究变得更加可及。与现有方法相比，Sorrel更注重用户体验和易用性。
关键设计：Sorrel的设计中包含了灵活的参数设置选项，用户可以自定义智能体的行为策略和环境特征。此外，Sorrel支持多种实验配置，方便用户进行对比实验和结果分析。
📊 实验亮点
Sorrel在实验中展示了其高效性和易用性，用户能够在短时间内构建复杂的多智能体环境。与传统工具相比，Sorrel显著降低了环境构建的时间成本，提升了研究的灵活性和可重复性，具体性能数据尚未披露。
🎯 应用场景
Sorrel框架的潜在应用领域包括社会科学、心理学和行为经济学等。研究人员可以利用该工具深入探讨学习与社会互动对群体行为的影响，从而推动相关领域的理论发展和实践应用。未来，Sorrel有望成为多智能体强化学习研究的标准工具，促进跨学科的合作与创新。
📄 摘要（原文）
We introduce Sorrel (https://github.com/social-ai-uoft/sorrel), a simple Python interface for generating and testing new multi-agent reinforcement learning environments. This interface places a high degree of emphasis on simplicity and accessibility, and uses a more psychologically intuitive structure for the basic agent-environment loop, making it a useful tool for social scientists to investigate how learning and social interaction leads to the development and change of group dynamics. In this short paper, we outline the basic design philosophy and features of Sorrel.