基於多層級通訊的多智能體協調

Belangrijkste concepten

本文提出了一種新穎的多層級通訊方案 SeqComm，用於解決多智能體協調問題，該方案允許智能體通過協商決策順序並根據實際行動進行調整來實現顯式協調。

Samenvatting

論文資訊
Ding, Z., Liu, Z., Fang, Z., Su, K., Zhu, L., & Lu, Z. (2024). Multi-Agent Coordination via Multi-Level Communication. Advances in Neural Information Processing Systems, 38.
研究目標
本研究旨在解決多智能體強化學習中的協調問題，特別是在部分可觀察性和隨機性環境下，如何通過有效的通訊機制提高智能體間的協作效率。
方法
本文提出了一種名為 SeqComm 的新型多層級通訊方案，其包含兩個階段：

協商階段: 智能體通過交換觀測值的隱藏狀態並比較意圖值來確定決策順序。意圖值通過模擬環境動態和其他智能體的行為來生成，並使用狀態值函數進行評估。
啟動階段: 高級別智能體率先做出決策，並將其行動傳達給低級別智能體。低級別智能體根據接收到的行動信息調整自身行為，最終所有智能體同時執行行動。
主要發現

SeqComm 在多個合作多智能體任務中優於現有的無通訊和基於通訊的方法。
實驗結果表明，將智能體視為異步決策比同步決策更能促進協調。
SeqComm 可以為智能體提供適當的決策順序，從而發展出更好的協調策略。
主要結論
SeqComm 為解決多智能體協調問題提供了一種有效且可行的解決方案。通過多層級通訊機制，智能體能夠更好地理解彼此的意圖，並協調行動以實現共同目標。
意義
本研究對於推動多智能體強化學習在實際應用中的發展具有重要意義，例如機器人協作、自動駕駛和智慧城市等領域。
局限與未來研究方向

SeqComm 目前基於所有智能體都能獲取彼此局部觀測值的假設，這在某些應用場景中可能不太現實。未來可以進一步研究如何在有限通訊範圍內實現 SeqComm。
未來可以探索將 SeqComm 應用於更複雜的多智能體任務，例如競爭性任務或混合型任務。

Statistieken

智能體的視野範圍從 9 縮減至 3。
智能體無法感知任何有關其盟友的信息，即使它們在視野範圍內。
本地通訊版本的 SeqComm 中，智能體只能與附近的智能體（在其通訊範圍內的智能體）進行通訊。
隨著任務的進行，附近智能體的數量從 2 個到 4 個不等。

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Multi-Agent Coordination via Multi-Level Communication

by Ziluo Ding, ... om arxiv.org 11-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2209.12713.pdf

Diepere vragen

在現實世界中，通訊成本往往很高。如何設計更輕量級的通訊方案以降低通訊成本，同時保持智能體間的協調效率？

在現實世界中，通訊成本高是多智能體系統面臨的一個重要挑戰。為了降低通訊成本，同時保持智能體間的協調效率，可以考慮以下幾種輕量級通訊方案：

減少通訊頻率: 並非每個時間步都需要進行通訊。可以根據任務需求和環境動態，設計動態的通訊策略，例如事件觸發通訊、周期性通訊等，僅在關鍵時間點進行信息交換。

壓縮通訊內容: 可以採用信息壓縮技術，例如量化、編碼等，減少每次通訊傳輸的數據量。例如，SeqComm 中使用隱藏狀態而非原始觀察信息進行通訊，就屬於壓縮通訊內容的一種方式。

局部通訊: 允許智能體僅與鄰近的智能體進行通訊，而不是與所有智能體進行全局通訊。局部通訊可以有效減少通訊成本，並且在很多實際應用中，智能體只需要與鄰近的智能體協調即可完成任務。SeqComm 的 local communication 版本就是一個很好的例子。

重要性驅動的通訊: 智能體可以根據信息的價值或重要性，選擇性地傳遞和接收信息。例如，可以使用注意力機制讓智能體關注其他智能體傳遞的關鍵信息，忽略冗餘或無關信息。

利用環境共享信息: 一些環境中，智能體可以通過環境間接地傳遞信息。例如，在機器人導航任務中，機器人可以通過在地面上留下標記的方式，間接地將自己的路線信息傳遞給其他機器人。

總之，設計輕量級通訊方案需要在通訊成本和協調效率之間取得平衡。需要根據具體的應用場景和任務需求，選擇合適的通訊方案，才能最大限度地發揮多智能體系統的優勢。

SeqComm 假設所有智能體都是合作的。如果環境中存在惡意智能體，SeqComm 是否仍然有效？如何應對惡意智能體帶來的挑戰？

SeqComm 的設計基於所有智能體都以最大化團隊利益為目標這一假設。如果環境中存在惡意智能體，它們可能會傳遞虛假信息或採取損害團隊利益的行動，這將嚴重影響 SeqComm 的有效性。
面對惡意智能體，可以考慮以下應對方案：

魯棒性設計: 可以改進 SeqComm 的算法，使其對惡意智能體的行為更加魯棒。例如，可以採用 Byzantine fault tolerance 技術，即使部分智能體傳遞虛假信息，系統仍然能夠正常運作。

惡意智能體檢測: 可以設計機制來檢測環境中是否存在惡意智能體。例如，可以監控智能體的行為，如果發現某個智能體的行為異常，則可以將其標記為潛在的惡意智能體。

信譽機制: 可以為每個智能體建立信譽值，根據其行為更新信譽值。其他智能體可以根據信譽值決定是否信任該智能體傳遞的信息。

對抗訓練: 可以使用對抗訓練的方法，讓智能體在訓練過程中學習如何應對惡意智能體的攻擊。

需要注意的是，應對惡意智能體是一個複雜的問題，目前還沒有通用的解決方案。需要根據具體的應用場景和安全需求，選擇合適的應對策略。

人類在協作過程中，除了語言交流外，還會利用肢體語言、表情等非語言信息進行溝通。如何將這些非語言信息融入到多智能體通訊中，進一步提高智能體的協作能力？

將非語言信息融入多智能體通訊是一個很有前景的研究方向，可以借鑒人類協作的經驗，提高智能體的溝通效率和協作能力。以下是一些可行的思路：

設計更豐富的通訊協議: 現有的多智能體通訊協議大多隻考慮了語言信息的傳遞，可以設計更豐富的通訊協議，允許智能體傳遞和接收非語言信息，例如肢體動作、表情、姿態等。

使用多模態表徵學習: 可以使用多模態表徵學習方法，將智能體的語言信息和非語言信息映射到一個共同的向量空間中，方便智能體理解和利用這些信息。

結合上下文信息: 非語言信息的含義往往與上下文密切相關，需要結合上下文信息才能準確理解。可以利用注意力機制等方法，讓智能體在解碼非語言信息時，關注相關的上下文信息。

模仿學習: 可以利用模仿學習的方法，讓智能體從人類協作的數據中學習如何有效地利用非語言信息進行溝通和協作。

將非語言信息融入多智能體通訊面臨着一些挑戰，例如：

非語言信息的表徵和解碼: 與語言信息相比，非語言信息更加複雜和模糊，如何有效地表徵和解碼非語言信息是一個挑戰。
跨任務和跨領域的泛化能力: 不同任務和領域的非語言信息可能存在差異，如何提高智能體對不同任務和領域的泛化能力是一個挑戰。
總之，將非語言信息融入多智能體通訊是一個充滿挑戰但又非常有意義的研究方向，未來需要不斷探索新的方法和技術，才能更好地實現智能體之間的自然和高效協作。