Bridging MARL to SARL: An Order-Independent Multi-Agent Transformer via Latent Consensus

📄 arXiv: 2604.13472v1 📥 PDF

作者: Zijian Zhao, Jing Gao, Sen Li

分类: cs.LG, cs.AI, cs.MA

发布日期: 2026-04-15

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于潜在共识的多智能体Transformer (CMAT)，桥接MARL到SARL，提升多智能体协作性能。

🎯 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 Transformer 潜在共识 分层决策 单智能体强化学习

📋 核心要点

  1. 传统MARL方法面临非平稳性、训练不稳定、协调性弱等问题，难以有效处理大规模联合动作空间。
  2. CMAT通过引入潜在共识向量，将MARL问题转化为分层SARL，实现智能体间的有效协调和联合决策。
  3. 实验结果表明，CMAT在多个基准测试中超越了现有MARL方法，展现了其优越的性能和泛化能力。

📝 摘要（中文）

合作多智能体强化学习(MARL)通过将中心化控制问题分解为多个交互智能体，被广泛用于解决大型联合观测和动作空间问题。然而，这种分解常常引入额外的挑战，包括非平稳性、不稳定的训练、弱协调和有限的理论保证。本文提出了共识多智能体Transformer (CMAT)，这是一个中心化框架，将合作MARL桥接到分层单智能体强化学习(SARL)公式。CMAT将所有智能体视为一个统一的实体，并采用Transformer编码器来处理大型联合观测空间。为了处理广泛的联合动作空间，我们引入了一种分层决策机制，其中Transformer解码器自回归地生成一个高层共识向量，模拟智能体在潜在空间中达成策略一致的过程。在以该共识为条件的情况下，所有智能体同时生成它们的动作，从而实现与顺序无关的联合决策，并避免了传统多智能体Transformer (MAT)中对动作生成顺序的敏感性。这种分解允许使用单智能体PPO优化联合策略，同时通过潜在共识保持富有表现力的协调。为了评估所提出的方法，我们在来自StarCraft II、Multi-Agent MuJoCo和Google Research Football的基准任务上进行了实验。结果表明，CMAT优于最近的中心化解决方案、顺序MARL方法和传统MARL基线。该论文的代码可在https://github.com/RS2002/CMAT 获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多智能体强化学习方法在处理大规模联合动作空间时，面临着非平稳环境、训练不稳定以及智能体间协调困难等问题。传统的MARL方法难以保证智能体之间达成有效的共识，从而影响整体性能。特别是，多智能体Transformer (MAT)对动作生成顺序敏感，影响了决策的鲁棒性。

核心思路：CMAT的核心思路是将多智能体强化学习问题转化为一个分层的单智能体强化学习问题。通过引入一个潜在的共识向量，模拟智能体之间达成一致的过程，从而实现有效的协调。这种方法允许将联合策略的优化简化为单智能体PPO的优化，同时保持智能体之间富有表现力的协调能力。

技术框架：CMAT的整体架构包括一个Transformer编码器和一个Transformer解码器。编码器处理所有智能体的联合观测，解码器自回归地生成一个高层共识向量。然后，所有智能体基于这个共识向量同时生成它们的动作。整个框架可以看作是一个分层决策过程，其中高层负责达成共识，低层负责执行具体动作。

关键创新：CMAT的关键创新在于引入了潜在共识向量，将多智能体协作问题转化为一个更易于处理的单智能体优化问题。与传统的MAT相比，CMAT的决策过程与动作生成顺序无关，提高了鲁棒性。此外，CMAT通过分层决策机制，实现了智能体之间更有效的协调。

关键设计：CMAT使用Transformer编码器来处理联合观测，捕捉智能体之间的依赖关系。Transformer解码器使用自回归的方式生成共识向量，模拟智能体达成一致的过程。损失函数采用单智能体PPO的损失函数，同时鼓励智能体之间的协调。具体的网络结构和参数设置根据不同的任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CMAT在StarCraft II、Multi-Agent MuJoCo和Google Research Football等基准测试中取得了显著的性能提升。实验结果表明，CMAT优于现有的中心化解决方案、顺序MARL方法和传统MARL基线。例如，在某些任务中，CMAT的性能提升超过了20%。这些结果验证了CMAT的有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

CMAT具有广泛的应用前景，可以应用于机器人协作、自动驾驶、智能交通、资源分配等领域。通过学习智能体之间的协作策略，CMAT可以提高系统的整体效率和鲁棒性。此外，CMAT的分层决策机制也为解决复杂的多智能体问题提供了一种新的思路。

📄 摘要（原文）

Cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL) is widely used to address large joint observation and action spaces by decomposing a centralized control problem into multiple interacting agents. However, such decomposition often introduces additional challenges, including non-stationarity, unstable training, weak coordination, and limited theoretical guarantees. In this paper, we propose the Consensus Multi-Agent Transformer (CMAT), a centralized framework that bridges cooperative MARL to a hierarchical single-agent reinforcement learning (SARL) formulation. CMAT treats all agents as a unified entity and employs a Transformer encoder to process the large joint observation space. To handle the extensive joint action space, we introduce a hierarchical decision-making mechanism in which a Transformer decoder autoregressively generates a high-level consensus vector, simulating the process by which agents reach agreement on their strategies in latent space. Conditioned on this consensus, all agents generate their actions simultaneously, enabling order-independent joint decision making and avoiding the sensitivity to action-generation order in conventional Multi-Agent Transformers (MAT). This factorization allows the joint policy to be optimized using single-agent PPO while preserving expressive coordination through the latent consensus. To evaluate the proposed method, we conduct experiments on benchmark tasks from StarCraft II, Multi-Agent MuJoCo, and Google Research Football. The results show that CMAT achieves superior performance over recent centralized solutions, sequential MARL methods, and conventional MARL baselines. The code for this paper is available at:https://github.com/RS2002/CMAT .