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RESEARCH · CL_99606 · Jun 18 · 09:47

LLM+RL系统在博弈中实现有竞争力的多智能体协调

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。