May, 2024
基于 LLM 的多智能体强化学习：当前和未来方向
LLM-based Multi-Agent Reinforcement Learning: Current and Future Directions
Chuanneng Sun, Songjun Huang, Dario Pompili
TL;DR近年来，大型语言模型在问题回答、算术问题解决和诗歌创作等各种任务中展示了强大的能力。尽管关于以大型语言模型为代理的研究表明它可以应用于强化学习并取得不错的结果，但将基于大型语言模型的强化学习扩展到多智能体系统并不容易，因为许多方面，如智能体之间的协调和通信，在单智能体的强化学习框架中没有得到考虑。为了激发更多关于基于大型语言模型的多智能体强化学习的研究，本文调查了现有的基于大型语言模型的单智能体和多智能体强化学习框架，并提供了未来研究的潜在方向。特别关注多智能体共同目标合作任务和它们之间的通信，还考虑了语言组件在框架中实现的人机交互场景。