MARLIN: Multi-Agent Reinforcement Learning Guided by Language-Based Inter-Robot Negotiation

📄 arXiv: 2410.14383v3 📥 PDF

作者: Toby Godfrey, William Hunt, Mohammad D. Soorati

分类: cs.RO

发布日期: 2024-10-18 (更新: 2025-03-04)

备注: 6 pages, 6 figures, 1 table

💡 一句话要点

MARLIN：基于语言协商的多智能体强化学习，加速机器人训练

🎯 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 语言协商 大型语言模型 机器人协同 任务规划

📋 核心要点

  1. 传统多智能体强化学习训练机器人系统需要大量训练，训练不足可能导致任务失败和环境风险。
  2. MARLIN利用大型语言模型进行机器人间协商，生成计划以指导训练策略，动态切换强化学习和语言模型。
  3. 实验表明，MARLIN在显著减少训练时间的情况下，实现了与传统多智能体强化学习相当的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MARLIN（Multi-Agent Reinforcement Learning guided by Language-based Inter-Robot Negotiation）的多智能体强化学习方法，该方法通过基于语言的机器人间协商来指导训练过程，从而减少达到最佳性能所需的训练次数。MARLIN为机器人配备大型语言模型，使其能够协商和讨论任务，生成用于指导训练策略的计划。该方法在训练过程中动态切换强化学习和基于大型语言模型的动作协商。与标准的多智能体强化学习相比，这减少了所需的训练次数，从而允许系统更早地部署到物理硬件上。实验结果表明，该混合方法在显著减少训练时间的情况下，实现了与多智能体强化学习相当的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多智能体强化学习方法在训练多机器人系统时，需要大量的训练episode才能达到理想的性能。如果训练不足，机器人可能无法完成任务，甚至对周围环境造成危害。因此，如何减少训练时间和提高训练效率是亟待解决的问题。

核心思路：MARLIN的核心思路是利用大型语言模型（LLM）赋予机器人进行语言协商的能力，让机器人能够像人类一样讨论任务、制定计划。这些计划可以作为先验知识，指导强化学习过程，从而加速训练。通过动态切换强化学习和基于LLM的动作协商，可以在探索和利用之间找到平衡。

技术框架：MARLIN的整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM协商模块：机器人使用LLM进行任务协商，生成任务执行计划。2) 策略指导模块：将LLM生成的计划作为指导信号，影响强化学习策略的选择。3) 动态切换模块：根据训练进度，动态调整LLM协商和强化学习的权重。在训练初期，LLM协商占主导地位，随着训练的进行，强化学习逐渐占据主导地位。4) 强化学习模块：使用标准的强化学习算法（如Q-learning、Actor-Critic等）训练机器人的控制策略。

关键创新：MARLIN的关键创新在于将大型语言模型引入到多智能体强化学习中，利用LLM的语言理解和推理能力，为机器人提供任务相关的先验知识，从而加速训练过程。与传统的多智能体强化学习方法相比，MARLIN能够更有效地利用外部知识，减少对大量试错的依赖。

关键设计：MARLIN的关键设计包括：1) LLM的选择和微调：选择合适的LLM，并针对特定任务进行微调，以提高LLM生成计划的质量。2) 计划的表示和编码：将LLM生成的计划转换为强化学习算法可以理解的形式，例如，将计划中的动作序列编码为状态向量或奖励函数。3) 动态切换策略：设计合理的动态切换策略，平衡LLM协商和强化学习的权重，以达到最佳的训练效果。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MARLIN在减少训练时间方面表现出色，与传统的多智能体强化学习方法相比，MARLIN能够在显著减少训练episode的情况下，达到相当的性能水平。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有明确给出，需要查阅论文全文才能获得更详细的信息。

🎯 应用场景

MARLIN具有广泛的应用前景，例如，可以应用于自动驾驶、仓储物流、智能制造等领域。在这些领域中，多机器人协同完成任务的需求日益增长。MARLIN可以显著减少机器人系统的训练时间和部署成本，提高系统的鲁棒性和适应性。未来，MARLIN有望成为多机器人协同控制的重要技术手段。

📄 摘要（原文）

Multi-agent reinforcement learning is a key method for training multi-robot systems over a series of episodes in which robots are rewarded or punished according to their performance; only once the system is trained to a suitable standard is it deployed in the real world. If the system is not trained enough, the task will likely not be completed and could pose a risk to the surrounding environment. We introduce Multi-Agent Reinforcement Learning guided by Language-based Inter-Robot Negotiation (MARLIN), in which the training process requires fewer training episodes to reach peak performance. Robots are equipped with large language models that negotiate and debate a task, producing plans used to guide the policy during training. The approach dynamically switches between using reinforcement learning and large language model-based action negotiation throughout training. This reduces the number of training episodes required, compared to standard multi-agent reinforcement learning, and hence allows the system to be deployed to physical hardware earlier. The performance of this approach is evaluated against multi-agent reinforcement learning, showing that our hybrid method achieves comparable results with significantly reduced training time.