MARS-RA: Rank Aggregation for Credit Assignment via Multimodal Comparisons in Embodied Multi-Agent Cooperation

📄 arXiv: 2607.27967v1 📥 PDF

作者: Dawei Wang, Di Zhao, Xinyuan Liu, Marci Chi Ma, Xiaoyang Liu, Chengming Zhou, Gary Ushaw, Richard Davison

分类: cs.AI

发布日期: 2026-07-30

备注: ACL 2026 Main

DOI: 10.18653/v1/2026.acl-long.1349

💡 一句话要点

提出MARS-RA框架以解决多智能体合作中的信用分配问题

🎯 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: 信用分配 多智能体系统 排名聚合 合作学习 潜在奖励塑形

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态参与智能体和反馈延迟的情况下，难以有效进行信用分配，导致合作效率低下。
  2. MARS-RA框架通过成对比较将信用分配转化为排名聚合问题，增强了对噪声和动态变化的适应能力。
  3. 实验结果显示，MARS-RA在多种复杂任务中显著提升了智能体的合作效果，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

信用分配是合作多智能体强化学习中的一个基本挑战，尤其是在反馈有限和延迟的具身人工智能环境中。本文提出MARS-RA框架，将信用分配重新定义为一种基于贡献的排名聚合问题，通过大规模多模态模型生成的智能体间成对比较来实现。这种从绝对估计到相对估计的转变确保了对噪声和动态参与智能体的鲁棒性，将比较结果转换为潜在奖励塑形的贡献分数。我们提供了该框架收敛性和鲁棒性的理论证明，并展示了Shapley值可以作为解释性参考。实验结果表明，MARS-RA能够有效引导智能体实现合作。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决合作多智能体强化学习中的信用分配问题，现有方法在动态参与智能体和反馈延迟的情况下表现不佳，难以准确评估各智能体的贡献。

核心思路：MARS-RA框架通过将信用分配视为排名聚合问题，利用成对比较的方式来评估智能体的相对贡献，从而提高了对环境噪声和动态变化的鲁棒性。

技术框架：该框架包括以下主要模块：首先，使用多模态模型生成智能体间的成对比较数据；其次，通过排名聚合算法计算各智能体的贡献分数；最后，将贡献分数用于潜在奖励塑形，以指导智能体的学习过程。

关键创新：MARS-RA的核心创新在于将信用分配问题转化为排名聚合问题，这一方法与传统的绝对贡献评估方法相比，能够更好地处理动态参与和反馈延迟的挑战。

关键设计：在设计中，采用了基于贡献的成对比较方法，并结合Shapley值作为解释性参考，确保了框架的理论基础和实际应用的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MARS-RA在多个复杂任务中相较于基线方法提升了智能体的合作效率，具体性能数据展示了在某些任务中合作成功率提高了20%以上，验证了该框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多智能体系统、机器人协作、智能交通系统等。通过提升智能体间的合作效率，MARS-RA框架能够在复杂环境中实现更高效的任务完成，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Credit assignment is a fundamental challenge in cooperative multi-agent reinforcement learning, particularly in embodied AI settings characterized by limited and delayed feedback as well as dynamically changing numbers of active agents. We propose MARS-RA, a framework that reformulates credit assignment as a rank aggregation problem using contribution-based pairwise comparisons among agents generated by large multimodal models. This shift from absolute to relative estimation ensures robustness against noise and dynamic agent participation, converting comparison results into contribution scores for potential-based reward shaping. We provide theoretical justification for the convergence and robustness of the proposed framework, and show that Shapley values can be used as an interpretive reference. Experimental results on challenging tasks of different types indicate that MARS-RA can guide agents toward effective cooperation.