MACTAS: Self-Attention-Based Module for Inter-Agent Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2508.13661v2 📥 PDF

作者: Maciej Wojtala, Bogusz Stefańczyk, Dominik Bogucki, Łukasz Lepak, Jakub Strykowski, Paweł Wawrzyński

分类: cs.LG, cs.MA

发布日期: 2025-08-19 (更新: 2025-10-15)

备注: Submitted for AAMAS 2026

💡 一句话要点

提出自注意力模块以提升多智能体强化学习中的通信效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体强化学习 自注意力机制 通信模块 信息交换 奖励驱动学习 性能提升 智能体协作

📋 核心要点

  1. 现有的多智能体强化学习通信协议复杂且不可微分，限制了智能体的学习能力。
  2. 本文提出的自注意力通信模块允许智能体在奖励驱动下生成消息，提升了通信效率。
  3. 在SMAC和SMACv2基准测试中，该方法实现了多个地图的最先进性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

通信对于人类智能体共同执行复杂任务至关重要，这激发了对多智能体强化学习（MARL）中通信机制的关注。然而，现有的MARL通信协议往往复杂且不可微分。本文提出了一种基于自注意力的通信模块，能够在MARL中实现智能体之间的信息交换。该方法完全可微分，使得智能体能够以奖励驱动的方式学习生成消息。该模块可以与任何动作价值函数分解方法无缝集成，并可视为这些分解的扩展。实验结果表明，该方法在SMAC和SMACv2基准测试中表现出色，在多个地图上达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多智能体强化学习中通信协议复杂且不可微分的问题，这使得智能体无法有效学习和优化其通信策略。

核心思路：提出了一种基于自注意力机制的通信模块，使得智能体能够在奖励驱动下生成和交换信息，从而提升学习效率和任务执行能力。

技术框架：该方法的整体架构包括自注意力通信模块和动作价值函数分解方法。智能体通过该模块进行信息交换，模块的设计允许与现有的分解方法无缝结合。

关键创新：最重要的创新在于提出了一个完全可微分的通信模块，且其可训练参数数量与智能体数量无关，这与传统方法形成鲜明对比。

关键设计：模块设计中包含固定数量的可训练参数，损失函数通过奖励信号进行优化，网络结构采用自注意力机制以增强信息传递的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的自注意力通信模块在SMAC和SMACv2基准测试中达到了多个地图的最先进性能，相较于基线方法，性能提升显著，具体提升幅度未知，展示了该方法在多智能体强化学习中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究在多智能体系统中具有广泛的应用潜力，特别是在需要协作和通信的复杂任务中，如无人机编队、智能交通系统和机器人团队合作等。通过提升智能体之间的通信效率，可以显著提高系统的整体性能和任务完成率，未来可能推动相关领域的技术进步。

📄 摘要（原文）

Communication is essential for the collective execution of complex tasks by human agents, motivating interest in communication mechanisms for multi-agent reinforcement learning (MARL). However, existing communication protocols in MARL are often complex and non-differentiable. In this work, we introduce a self-attention-based communication module that exchanges information between the agents in MARL. Our proposed approach is fully differentiable, allowing agents to learn to generate messages in a reward-driven manner. The module can be seamlessly integrated with any action-value function decomposition method and can be viewed as an extension of such decompositions. Notably, it includes a fixed number of trainable parameters, independent of the number of agents. Experimental results on the SMAC and SMACv2 benchmarks demonstrate the effectiveness of our approach, which achieves state-of-the-art performance on a number of maps.