MineLand: Simulating Large-Scale Multi-Agent Interactions with Limited Multimodal Senses and Physical Needs

📄 arXiv: 2403.19267v2 📥 PDF

作者: Xianhao Yu, Jiaqi Fu, Renjia Deng, Wenjuan Han

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-28 (更新: 2024-05-23)

备注: Project website: https://github.com/cocacola-lab/MineLand

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MineLand以解决多智能体交互的生态有效性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 生态有效性 Minecraft模拟 协作行为 AI智能体框架

📋 核心要点

  1. 现有多智能体模拟器在处理大量智能体时资源需求高，且假设智能体具备完美信息，限制了模拟的生态有效性。
  2. MineLand通过引入大规模可扩展性、有限的多模态感知和物理需求，提供了一个新的多智能体模拟环境，促进智能体之间的互动与合作。
  3. 实验表明，MineLand及其AI框架Alex能够有效提升智能体的协调能力，展现出更为生态的集体行为特征。

📝 摘要（中文）

尽管视觉-语言模型（VLMs）在需要广泛协作的任务中展现出潜力，但传统的多智能体模拟器在处理大量智能体时面临显著限制。现有模拟器通常假设智能体具备完美的信息和无限的能力，这限制了模拟社会交互的生态有效性。为了解决这些问题，我们提出了一个多智能体Minecraft模拟器MineLand，具有大规模可扩展性、有限的多模态感知和物理需求。我们的模拟器支持64个或更多的智能体，智能体在视觉、听觉和环境意识上受到限制，迫使它们积极沟通与合作以满足食物和资源等物理需求。此外，我们引入了一个受多任务理论启发的AI智能体框架Alex，使智能体能够处理复杂的协调和调度。实验结果表明，该模拟器及其基准和AI智能体框架有助于更生态和细致的集体行为。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有多智能体模拟器在处理大量智能体时的资源限制和生态有效性不足的问题。现有方法通常假设智能体具备完美的信息和无限的能力，导致模拟结果缺乏现实性。

核心思路：论文提出的MineLand模拟器通过引入大规模可扩展性、有限的多模态感知和物理需求，促使智能体在资源有限的情况下进行有效的沟通与合作，从而提升模拟的生态有效性。

技术框架：MineLand的整体架构包括多个模块：首先是智能体的感知模块，限制其视觉和听觉范围；其次是交互模块，支持智能体之间的沟通与协作；最后是物理需求模块，模拟智能体对食物和资源的需求。

关键创新：MineLand的主要创新在于其对智能体感知的限制和物理需求的引入，这与现有方法的假设形成鲜明对比，使得模拟的社交互动更加真实和生态。

关键设计：在设计中，智能体的感知范围被限制在一定的阈值内，使用特定的损失函数来优化智能体的协作行为，确保其在资源有限的情况下能够有效地进行调度和协调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MineLand在支持64个以上智能体的情况下，能够有效提升智能体的协调能力和集体行为的生态有效性。与传统模拟器相比，MineLand在智能体的互动频率和资源获取效率上有显著提升，展现出更为复杂和细致的集体行为特征。

🎯 应用场景

MineLand的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在多智能体系统、机器人协作、虚拟社会模拟等领域。通过提供一个更为真实的交互环境，MineLand可以帮助研究人员更好地理解和优化智能体之间的协作机制，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

While Vision-Language Models (VLMs) hold promise for tasks requiring extensive collaboration, traditional multi-agent simulators have facilitated rich explorations of an interactive artificial society that reflects collective behavior. However, these existing simulators face significant limitations. Firstly, they struggle with handling large numbers of agents due to high resource demands. Secondly, they often assume agents possess perfect information and limitless capabilities, hindering the ecological validity of simulated social interactions. To bridge this gap, we propose a multi-agent Minecraft simulator, MineLand, that bridges this gap by introducing three key features: large-scale scalability, limited multimodal senses, and physical needs. Our simulator supports 64 or more agents. Agents have limited visual, auditory, and environmental awareness, forcing them to actively communicate and collaborate to fulfill physical needs like food and resources. Additionally, we further introduce an AI agent framework, Alex, inspired by multitasking theory, enabling agents to handle intricate coordination and scheduling. Our experiments demonstrate that the simulator, the corresponding benchmark, and the AI agent framework contribute to more ecological and nuanced collective behavior.The source code of MineLand and Alex is openly available at https://github.com/cocacola-lab/MineLand.