Large Language Model Guided Incentive Aware Reward Design for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
作者: Dogan Urgun, Gokhan Gungor
分类: cs.LG, cs.AI, eess.SY
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
提出基于大语言模型引导的激励感知奖励设计框架，用于提升合作多智能体强化学习效果
🎯 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 奖励设计 大语言模型 合作博弈 自动奖励塑造
📋 核心要点
- 合作多智能体系统中的奖励函数设计困难，尤其是在稀疏奖励下，易导致次优的协调行为。
- 利用大语言模型自动生成奖励程序，并约束在有效范围内，从而引导智能体学习更优策略。
- 在Overcooked-AI环境中验证，结果表明该方法能显著提高任务回报和交付数量，尤其在瓶颈环境中。
📝 摘要（中文）
针对合作多智能体系统中辅助奖励设计面临的挑战，尤其是在稀疏奖励环境下，本文提出了一种自动奖励设计框架。该框架利用大型语言模型从环境信息中合成可执行的奖励程序，并在形式有效性范围内约束候选程序。使用MAPPO算法，在固定计算预算下从头开始训练策略。然后，基于性能评估候选程序，并通过稀疏任务回报进行选择。在四个不同复杂度的Overcooked-AI布局中验证了该框架，结果表明该方法能够持续提高任务回报和交付数量，尤其是在交互瓶颈环境中效果显著。对合成的塑造组件的诊断分析表明，在行动选择中具有更强的相互依赖性，并在协调密集型任务中改进了信号对齐。结果表明，所提出的LLM引导的奖励搜索框架减轻了手动工程的需求，同时产生了与有限预算下的合作学习兼容的塑造信号。
🔬 方法详解
问题定义：合作多智能体强化学习中，如何设计有效的辅助奖励（shaping rewards）以促进智能体间的有效协作是一个关键问题。特别是在任务奖励稀疏的情况下，智能体难以学习到有效的协作策略。现有的手动设计辅助奖励方法需要大量的专家知识和试错，效率低下且难以泛化。因此，需要一种自动化的奖励设计方法，能够根据环境特点生成合适的辅助奖励，从而提升智能体的协作能力。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，自动生成辅助奖励函数。LLM可以根据环境的描述和智能体的行为，生成可执行的奖励程序，从而引导智能体学习到更优的协作策略。通过将奖励设计问题转化为一个程序生成问题，可以有效地利用LLM的知识和推理能力，避免了手动设计的繁琐和局限性。
技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 环境信息提取：从环境中提取关键信息，例如智能体的位置、物品的状态等。2) LLM奖励程序生成：利用LLM根据提取的环境信息生成候选的奖励程序。这些程序被约束在一个形式有效性范围内，以确保其可执行性。3) 策略训练：使用MAPPO算法，在生成的奖励程序下训练智能体的策略。4) 奖励程序评估与选择：根据智能体在训练过程中的表现（例如任务回报），评估候选奖励程序的优劣，并选择最优的奖励程序。这个过程可以迭代进行，不断优化奖励程序。
关键创新：该方法最重要的创新在于利用LLM自动生成奖励程序，从而实现了奖励设计的自动化。与传统的基于规则或人工设计的奖励函数相比，LLM可以生成更复杂、更灵活的奖励函数，从而更好地引导智能体学习。此外，该方法还通过形式有效性约束和奖励程序评估与选择机制，保证了生成奖励程序的有效性和可靠性。
关键设计：1) LLM提示工程：设计合适的提示语，引导LLM生成符合要求的奖励程序。提示语需要包含环境的描述、智能体的行为以及期望的奖励目标。2) 形式有效性约束：定义奖励程序的语法和语义规则，确保生成的程序是可执行的。3) 奖励程序评估指标：选择合适的指标来评估奖励程序的优劣，例如任务回报、协作效率等。4) MAPPO算法：使用MAPPO算法训练智能体的策略，该算法是一种常用的多智能体强化学习算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在Overcooked-AI环境中，该方法在不同复杂度的布局中均取得了显著的性能提升。具体而言，任务回报和交付数量均得到了提高，尤其是在存在交互瓶颈的环境中，提升效果更为明显。诊断分析表明，该方法能够增强智能体行动选择的相互依赖性，并改善协调密集型任务中的信号对齐。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要多智能体协作的场景，例如自动驾驶、机器人协作、交通调度等。通过自动设计奖励函数，可以降低开发成本，提高智能体的协作效率和鲁棒性。未来，该方法有望推广到更复杂的环境和任务中，实现更高级别的智能体协作。
📄 摘要（原文）
Designing effective auxiliary rewards for cooperative multi-agent systems remains challenging, as misaligned incentives can induce suboptimal coordination, particularly when sparse task rewards provide insufficient grounding for coordinated behavior. This study introduces an automated reward design framework that uses large language models to synthesize executable reward programs from environment instrumentation. The procedure constrains candidate programs within a formal validity envelope and trains policies from scratch using MAPPO under a fixed computational budget. The candidates are then evaluated based on their performance, and selection across generations relies solely on the sparse task returns. The framework is evaluated in four Overcooked-AI layouts characterized by varying levels of corridor congestion, handoff dependencies, and structural asymmetries. The proposed reward design approach consistently yields higher task returns and delivery counts, with the most pronounced gains observed in environments dominated by interaction bottlenecks. Diagnostic analysis of the synthesized shaping components reveals stronger interdependence in action selection and improved signal alignment in coordination-intensive tasks. These results demonstrate that the proposed LLM-guided reward search framework mitigates the need for manual engineering while producing shaping signals compatible with cooperative learning under finite budgets.