LangMARL: Natural Language Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2604.00722v1 📥 PDF

作者: Huaiyuan Yao, Longchao Da, Xiaoou Liu, Charles Fleming, Tianlong Chen, Hua Wei

分类: cs.CL

发布日期: 2026-04-01

备注: 20 pages, 12 figures

💡 一句话要点

LangMARL：提出基于自然语言的多智能体强化学习框架，解决LLM智能体在动态环境中协同策略演化难题。

🎯 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: 多智能体强化学习 自然语言处理 信用分配 策略梯度 大型语言模型 合作博弈 因果关系学习

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的智能体难以在动态环境中自主演化协同策略，主要瓶颈在于多智能体信用分配问题。
  2. LangMARL将合作MARL中的信用分配和策略梯度演化引入语言空间，实现智能体级别的语言信用分配和策略改进。
  3. 实验结果表明，LangMARL在多种合作多智能体任务中显著提高了样本效率、可解释性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）智能体在动态环境中自主演化协同策略时面临挑战，主要原因是粗粒度的全局结果掩盖了局部策略改进所需的因果信号。我们将此瓶颈识别为多智能体信用分配问题，该问题在经典多智能体强化学习（MARL）中已被广泛研究，但在基于LLM的系统中仍未得到充分解决。基于此，我们提出了LangMARL，一个将合作MARL中的信用分配和策略梯度演化引入语言空间的框架。LangMARL引入了智能体级别的语言信用分配，率先在语言空间中进行梯度演化以改进策略，并从回放轨迹中总结出与任务相关的因果关系，以提供密集的反馈并提高稀疏奖励下的收敛性。在各种合作多智能体任务中进行的大量实验表明，LangMARL提高了样本效率、可解释性和强大的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）智能体在动态环境中自主演化协同策略时面临的挑战。现有方法的痛点在于，粗粒度的全局奖励信号难以指导局部策略的改进，导致智能体难以学习到有效的协同策略。这本质上是一个多智能体信用分配问题，即如何将全局奖励分解到各个智能体的局部行为上。

核心思路：论文的核心思路是将经典多智能体强化学习（MARL）中的信用分配和策略梯度演化机制引入到语言空间中。通过在语言层面进行信用分配，可以更精确地评估每个智能体对整体目标的贡献，从而更好地指导策略改进。此外，利用语言的表达能力，可以总结任务相关的因果关系，为智能体提供更密集的反馈。

技术框架：LangMARL框架包含以下主要模块：1) 智能体交互模块：智能体通过自然语言进行通信和协作。2) 语言信用分配模块：根据智能体的行为和全局奖励，计算每个智能体的语言信用。3) 策略梯度演化模块：利用语言信用指导智能体策略的改进。4) 因果关系总结模块：从回放轨迹中提取任务相关的因果关系，为智能体提供额外的反馈。整体流程是，智能体在环境中交互，产生轨迹数据，然后通过信用分配、策略梯度演化和因果关系总结等模块进行学习，最终提升协同策略。

关键创新：LangMARL最重要的技术创新点在于将信用分配和策略梯度演化引入到语言空间中。与传统的MARL方法不同，LangMARL直接在语言层面进行学习，避免了将语言转换为数值表示的中间步骤，从而更好地利用了语言的表达能力。此外，LangMARL还引入了因果关系总结模块，为智能体提供更丰富的反馈信息。

关键设计：LangMARL的关键设计包括：1) 语言信用分配机制：采用基于注意力机制的方法，根据智能体之间的交互和全局奖励，计算每个智能体的语言信用。2) 策略梯度演化方法：利用语言信用作为权重，对智能体的策略梯度进行加权，从而指导策略的改进。3) 因果关系总结方法：采用基于Transformer的模型，从回放轨迹中提取任务相关的因果关系，并将其作为额外的奖励信号。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LangMARL在多种合作多智能体任务中显著提高了样本效率、可解释性和泛化能力。例如，在星际争霸II合作博弈（SMAC）任务中，LangMARL的性能优于现有的基于LLM的智能体，并且能够学习到更有效的协同策略。此外，LangMARL还能够生成可解释的语言描述，帮助人类理解智能体的行为。

🎯 应用场景

LangMARL具有广泛的应用前景，例如在自动驾驶、机器人协作、智能交通等领域。它可以帮助智能体在复杂的动态环境中学习到有效的协同策略，从而提高系统的整体性能和效率。此外，LangMARL的可解释性也使其在人机协作等场景中具有重要价值，可以帮助人类更好地理解智能体的行为和决策过程。

📄 摘要（原文）

Large language model (LLM) agents struggle to autonomously evolve coordination strategies in dynamic environments, largely because coarse global outcomes obscure the causal signals needed for local policy refinement. We identify this bottleneck as a multi-agent credit assignment problem, which has long been studied in classical multi-agent reinforcement learning (MARL) but remains underaddressed in LLM-based systems. Building on this observation, we propose LangMARL, a framework that brings credit assignment and policy gradient evolution from cooperative MARL into the language space. LangMARL introduces agent-level language credit assignment, pioneers gradient evolution in language space for policy improvement, and summarizes task-relevant causal relations from replayed trajectories to provide dense feedback and improve convergence under sparse rewards. Extensive experiments across diverse cooperative multi-agent tasks demonstrate improved sample efficiency, interpretability, and strong generalization.