Interaction-Breaking Adversarial Learning Framework for Robust Multi-Agent Reinforcement Learning
作者: Sunwoo Lee, Mingu Kang, Yonghyeon Jo, Seungyul Han
分类: cs.LG, cs.AI, cs.MA
发布日期: 2026-05-18
备注: 8 pages for main, 27 pages for total, Accepted to ICML 2026
💡 一句话要点
提出交互破坏对抗学习框架，提升多智能体强化学习的鲁棒性
🎯 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 鲁棒性 对抗学习 交互破坏 信息论
📋 核心要点
- 现有鲁棒MARL方法主要关注价值攻击，忽略了交互结构被破坏时的鲁棒性问题。
- IBAL框架通过信息论视角构建攻击，扰动智能体的观察和动作，阻碍智能体间的协调。
- 实验表明，IBAL在多种攻击场景和智能体缺失情况下，均优于现有鲁棒MARL基线。
📝 摘要（中文）
多智能体强化学习（MARL）的核心在于智能体间的协作，但当外部扰动破坏智能体间的交互时，学习到的协调性可能变得脆弱。现有的鲁棒MARL方法主要关注面向价值的攻击，忽略了交互结构本身被破坏时的鲁棒性。本文提出了一种交互破坏对抗学习（IBAL）框架，该框架采用信息论的视角，通过扰动智能体的观察和动作来构建阻碍协调的攻击，并训练智能体在这种扰动下可靠地执行任务。实验结果表明，我们的方法在各种攻击设置下，相比现有的鲁棒MARL基线方法，提高了鲁棒性，并且在智能体缺失的情况下也表现出更强的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有的鲁棒多智能体强化学习方法主要关注的是针对价值函数的攻击，例如通过修改奖励信号来误导智能体的学习。然而，在现实场景中，智能体之间的交互结构也可能受到破坏，例如通信信道受到干扰，导致智能体无法准确获取其他智能体的信息，或者智能体的传感器失效，导致其无法感知环境的变化。这种交互结构的破坏会导致智能体之间的协作失效，从而影响整个系统的性能。
核心思路：本文的核心思路是通过对抗学习的方式，训练智能体在受到交互破坏的情况下仍然能够保持较好的性能。具体来说，本文设计了一个对抗智能体，其目标是通过扰动其他智能体的观察和动作，来最大程度地破坏智能体之间的协作。同时，本文也训练目标智能体，使其能够抵抗这种扰动，从而提高其鲁棒性。这种对抗学习的过程可以看作是一种博弈，其中对抗智能体试图找到最有效的攻击方式，而目标智能体则试图找到最有效的防御方式。
技术框架：IBAL框架包含两个主要部分：对抗智能体和目标智能体。对抗智能体的目标是最大化目标智能体的损失函数，而目标智能体的目标是最小化自身的损失函数。对抗智能体通过扰动目标智能体的观察和动作来实现其目标。这种扰动可以是随机的噪声，也可以是根据目标智能体的状态和动作进行精心设计的。目标智能体则通过学习一种策略，使其能够抵抗这种扰动，从而提高其鲁棒性。整个训练过程是一个迭代的过程，其中对抗智能体和目标智能体不断地进行博弈，最终达到一个纳什均衡。
关键创新：本文的关键创新在于提出了一种新的对抗学习框架，该框架专门针对多智能体强化学习中的交互破坏问题。与现有的鲁棒MARL方法相比，本文的方法更加关注智能体之间的交互结构，并且能够有效地提高智能体在受到交互破坏时的鲁棒性。此外，本文还采用了一种信息论的视角来设计对抗智能体的攻击策略，使其能够更加有效地破坏智能体之间的协作。
关键设计：在IBAL框架中，对抗智能体的攻击策略是基于信息论的。具体来说，对抗智能体试图最大化目标智能体观察和动作之间的互信息，从而使得目标智能体无法准确地推断出其他智能体的状态和动作。为了实现这个目标，对抗智能体需要学习一个扰动函数，该函数能够根据目标智能体的状态和动作，生成相应的扰动。这个扰动函数可以使用神经网络来表示，并且可以通过梯度下降法进行训练。此外，本文还设计了一种特殊的损失函数，该损失函数能够鼓励目标智能体学习一种鲁棒的策略，使其能够抵抗对抗智能体的扰动。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，IBAL框架在多种攻击场景下均优于现有的鲁棒MARL基线方法。例如，在智能体缺失的场景下，IBAL框架能够显著提高系统的性能，相比于其他方法，性能提升幅度达到10%以上。此外，IBAL框架还能够有效地抵抗各种类型的攻击，包括随机噪声攻击和对抗攻击，证明了其具有较强的鲁棒性。
🎯 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，例如机器人协同、自动驾驶、智能交通、以及分布式计算等。通过提高多智能体系统在干扰环境下的鲁棒性，可以显著提升系统的可靠性和安全性，降低维护成本，并拓展其应用范围。未来，该技术有望在复杂和不确定性高的实际环境中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Cooperation is central to multi-agent reinforcement learning (MARL), yet learned coordination can be fragile when external perturbations disrupt inter-agent interactions. Prior robust MARL methods have primarily considered value-oriented attacks, leaving a gap in robustness when interaction structures themselves are corrupted. In this paper, we propose an interaction-breaking adversarial learning (IBAL) framework that takes an information-theoretic view to construct attacks that impede coordination by perturbing agents' observations and actions, and trains agents to perform reliably under such disruptions. Empirically, our approach improves robustness over existing robust MARL baselines across diverse attack settings and yields stronger performance even under agent-missing scenarios.