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English(EN) Hierarchical Control in Multi-Agent Games: LLM-based Planning and RL Execution

LLM+RL系统在博弈中实现有竞争力的多智能体协调

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一篇新的研究论文介绍了一种用于多智能体博弈的分层控制系统，该系统结合了用于战略规划的大型语言模型（LLM）和用于执行的强化学习（RL）。这种混合方法在“山之王”环境中，与行为树相比表现出有竞争力的性能，并显著优于平坦的RL基线。用户研究表明，LLM+RL智能体因其适应性和战术可变性而被认为更像人类。 AI

影响 这种混合LLM+RL方法可以增强复杂多智能体AI系统中的协调性和适应性。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍多智能体系统新方法的 ist.

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LLM+RL系统在博弈中实现有竞争力的多智能体协调

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jannik H\"osch, Alessandro Sestini, Florian Fuchs, Amir Baghi, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar, Jean-Philippe Barrette-LaPierre, Linus Gissl\'en ·

    Hierarchical Control in Multi-Agent Games: LLM-based Planning and RL Execution

    arXiv:2606.20014v1 Announce Type: cross Abstract: Reinforcement learning (RL) has achieved strong performance in sequential decision-making, yet scaling to complex multi-agent environments remains challenging due to sparse rewards, large state-action spaces, and the difficulty of…

  2. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Linus Gisslén ·

    多智能体博弈中的分层控制：基于LLM的规划与RL的执行

    Reinforcement learning (RL) has achieved strong performance in sequential decision-making, yet scaling to complex multi-agent environments remains challenging due to sparse rewards, large state-action spaces, and the difficulty of learning coordinated strategies. We propose a hie…

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