强化学习在多 Agent 协同决策中的最新进展：系统综述

0. 强化学习在多 Agent 协同决策中的最新进展：系统综述

1. 引言：研究背景、动机、系统综述方法与结构概述

多智能体系统（MAS）在人工智能领域中占据核心地位，其在复杂任务场景中展现出的卓越决策能力，已成为推动通用人工智能（AGI）发展的关键一步[3,4]。MAS的应用范畴极为广泛，涵盖自动驾驶、无人机导航、灾难救援、军事模拟对抗以及网络管理等多个领域[1,3,4,5]。在这些应用中，多个智能体需在共享环境中协同决策以实现共同目标，而非传统的单智能体解决方案已无法满足日益增长的复杂性和性能需求[1]。因此，多智能体协同决策的研究显得尤为重要，它不仅代表了从单智能体向多智能体决策系统演进的趋势，更承载着解决现实世界复杂挑战的巨大潜力。例如，在自动驾驶网络（ADN）中，多智能体深度强化学习（MADRL）因其允许智能体基于局部观测独立决策的特性，与网络自动化的需求高度契合，从而受到学术界和工业界的广泛关注[5]。

尽管多智能体协同决策领域取得了显著进展，现有综述文献在覆盖范围、侧重点及方法论严谨性上仍存在局限性。部分综述主要聚焦于强化学习框架，未能全面涵盖其他有效的决策方法，例如模糊逻辑、博弈论和进化算法等，且普遍忽视了仿真环境的关键作用以及项目实施细节，导致理论与实践脱节[3]。此外，一些综述虽然对多智能体强化学习（MARL）进行了深入探讨，并结合了博弈论（GT）和机器学习（ML）的概念，以阐明其应用机遇和挑战[2]，但它们普遍缺乏对大型语言模型（LLMs）在多智能体决策中作用和融合的深入分析。例如，一些针对MADRL在网络管理中应用及其通信机制的综述，未能详细阐述LLMs在多智能体决策中的潜力和融合机制[5]。另有综述虽涉及MARL在自动驾驶等领域的应用，但仍未将LLMs纳入考量[1]。这些空白限制了读者对多智能体决策前沿进展的全面理解。更重要的是，现有文献综述在方法论上普遍存在不足，鲜有明确阐述其系统综述的具体研究方法，如文献检索策略、筛选标准、数据提取和质量评估工具等，这降低了其作为系统综述的严谨性、可重复性与权威性[1,3,4,5]。

鉴于上述研究背景与现有综述的局限性，本系统综述旨在弥补现有研究空白，通过对强化学习在多智能体协同决策中的最新进展进行系统而深入的剖析，为读者提供一个理解多智能体决策前沿进展的清晰路径。本综述将聚焦于多智能体强化学习（MARL）与大型语言模型（LLMs）驱动的多智能体决策方法，并深入分析其仿真环境，特别关注LLMs与MARL融合的潜力，以提供更系统、全面且实用的研究框架[3,4]。本综述的方法论将区别于现有综述，我们采用更为严谨的系统综述方法，包括明确的文献检索策略、详细的筛选标准、系统的数据提取流程和质量评估机制。通过这种严格的方法，本综述将最大程度地避免现有综述中可能出现的片面性或遗漏，从而提升本研究的权威性和可靠性。本综述的结构将围绕多智能体协同决策的理论基础、MARL与LLMs的协同作用、在不同应用场景中的具体实现、仿真环境的分析以及未来研究方向和挑战展开，旨在为研究人员和从业者提供一个全面且深入的参考。

2. 基础概念与理论框架

强化学习（RL）作为人工智能领域的重要分支，通过智能体与环境的交互学习最优决策策略，旨在最大化累积奖励[1]。其核心构成要素包括智能体、环境、状态、动作、奖励、策略和价值函数。智能体基于当前状态选择动作，环境则根据动作反馈新的状态和奖励，智能体的目标是学习一个最优策略，指导其在给定状态下选择最佳动作。价值函数用于评估特定状态或状态-动作对的长期回报，这些要素共同奠定了智能体学习与决策的基础框架[1,3]。

多智能体强化学习（MARL）是单智能体RL在多智能体系统中的自然扩展，旨在解决多个自主智能体在共享环境中相互作用以优化个体或集体行为的问题[2,3]。与单智能体RL中通常将环境视为静态且完全可观测的马尔可夫决策过程（MDP）不同，MARL环境中每个智能体的决策不仅影响自身，还会影响其他智能体的观测和奖励，导致环境动态变化且通常智能体只能获取部分信息[1]。因此，部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）更适合建模MARL问题，通过引入信念状态来处理部分可观测性，使智能体根据局部观测和历史信息推断环境真实状态并进行决策[3]。这种转变使得经典的RL算法如深度Q网络（DQN）和深度确定性策略梯度（DDPG）需要扩展为多智能体DQN（MADQN）和多智能体DDPG（MADDPG）以适应多智能体设置。

MARL面临多重核心挑战。首先是维度灾难，随着智能体数量和其状态-动作空间的指数级增长，导致学习所需的计算资源和数据量激增，在大规模系统中尤为突出[2]。其次是非平稳性，由于智能体之间学习过程的相互影响，环境对单个智能体而言不再静态，导致训练不稳定或难以收敛[1,2,3]。为缓解这一问题，集中式训练-分布式执行（CTDE）范式成为主流解决方案，允许在训练阶段利用全局信息，而在执行阶段保持智能体的独立性。第三是信用分配问题，在多智能体协同任务中，当环境仅提供集体奖励信号时，难以准确判断每个智能体动作对最终集体奖励的贡献，尤其是在奖励稀疏环境中[2,3]。值函数分解等方法试图解决此问题。最后是部分可观测性，智能体通常只能获取环境的部分信息，无法完全了解其他智能体的状态和意图，这使得决策过程更具挑战性[1,2]。

为应对上述挑战，MARL研究广泛借鉴了博弈论、机器学习和优化理论的原理，博弈论提供了理解智能体间交互和分析平衡概念的工具，有助于设计稳定策略[2]。然而，将这些理论工具应用于大规模、高复杂度的MARL系统仍面临显著挑战。

除了MARL的基础理论与挑战，大型语言模型（LLMs）的兴起正深刻改变多智能体系统的通信、规划和决策模式[3]。LLMs基于Transformer架构，通过大规模语料库预训练和精细微调，展现出卓越的自然语言处理能力，并在多智能体决策领域展现出巨大潜力。它们能够作为智能体之间的接口，将非结构化的自然语言信息转化为结构化指令，增强信息交换的灵活性和效率[3]。在规划层面，LLMs可作为高层规划器，进行复杂的任务分解和战略规划，为多智能体系统提供宏观指导，实现高效分布式问题解决。例如，LLMs驱动的多智能体系统常采用层次化组织结构，包括高层决策的全局规划智能体和执行具体子任务的局部执行智能体，通过自然语言或符号表示进行通信，将复杂任务分解为更小、更易管理的小任务[3]。在决策层面，LLMs甚至能直接作为智能体本身，进行决策和行为生成，使智能体在复杂环境中展现更强适应性和泛化能力[3]。此外，LLMs还能扮演奖励塑形器、信息处理器等多种角色，作为“世界模型”、“思维链”和“规划器”来增强智能体的理解、推理和生成能力，改变了传统多智能体系统的设计范式，成为多智能体协同决策的重要新兴方法[4]。

尽管LLMs在多智能体决策中潜力巨大，但当前研究主要集中于其应用，对其基础原理和核心能力的深入探讨相对较少[4]。未来的研究需进一步探索LLMs在多智能体系统中的理论基础、性能瓶颈以及如何更有效地将LLMs的能力与多智能体协同决策机制相结合，以应对更复杂、动态的任务挑战。

2.1 多智能体强化学习（MARL）基础

强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的一个重要分支，其核心在于智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互，学习如何采取最优动作（Action）以最大化累积奖励（Reward）[1]。在RL范式中，智能体基于当前状态（State）选择动作，环境则根据动作反馈新的状态和奖励，智能体的目标是学习一个最优策略（Policy），指导其在给定状态下选择最佳动作。此外，价值函数（Value Function）用于评估特定状态或状态-动作对的长期回报。这些基本组成部分共同构成了智能体学习和决策的基础框架[1,3]。

多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是单智能体RL在多智能体系统中的自然扩展，旨在解决多个自主智能体在共享环境中相互作用以优化个体或集体行为的问题[2,3]。尽管MARL在概念上继承了单智能体RL的基本元素，但其复杂性因智能体数量的增加及其相互影响而显著提升[1]。

在单智能体RL中，环境通常被视为静态且完全可观测的，这使得马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）成为标准建模工具。MDP假设智能体能够完全观测环境状态，且环境动态仅依赖于当前状态和智能体的动作。然而，在MARL环境中，每个智能体的决策不仅影响自身，还会影响其他智能体的观测和奖励，导致环境动态变化，且通常智能体只能获取环境的部分信息[1]。因此，部分可观测马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Process, POMDP）更适合建模MARL问题。POMDP通过引入信念状态（Belief State）来处理部分可观测性，即智能体根据其局部观测和历史信息推断环境的真实状态，并在此信念状态的基础上进行决策[3]。这种从MDP到POMDP的转变带来了挑战，但也提供了机会，促使MARL算法发展出处理不确定性和信息受限的能力。

从单智能体到多智能体的转变，使得经典的RL算法必须进行扩展和修改。例如，深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）在多智能体设置下需要发展为多智能体DQN（MADQN），以处理多个智能体的Q值更新；深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）也演变为多智能体DDPG（MADDPG），通过集中式训练和分布式执行范式来稳定学习过程。

MARL面临的核心挑战包括：

  1. 维度灾难（Curse of Dimensionality）：随着智能体数量和每个智能体的状态-动作空间的增加，联合状态-动作空间的规模呈指数级增长，导致学习所需的计算资源和数据量急剧增加。在智能体数量众多且个体状态复杂的环境（如大规模交通管理系统）中，这种挑战尤为突出[2]。
  2. 非平稳性（Non-stationarity）：在多智能体环境中，每个智能体的学习过程会改变其他智能体所处的环境。这意味着，对于单个智能体而言，环境不再是静态的，其最佳策略会随着其他智能体策略的变化而改变，从而导致训练不稳定或收敛困难[1,2,3]。为缓解这一问题，集中式训练-分布式执行（Centralized Training Decentralized Execution, CTDE）范式成为一种主流解决方案，允许在训练阶段利用全局信息，而在执行阶段保持智能体的独立性。
  3. 信用分配问题（Credit Assignment Problem）：在多智能体协同任务中，当环境只提供一个集体奖励信号时，难以准确判断每个智能体的动作对最终集体奖励的贡献，尤其是在奖励稀疏的环境中。这使得智能体难以理解其行为与长期回报之间的因果关系[2,3]。值函数分解（Value Function Decomposition）等方法通过将集体值函数分解为个体贡献来尝试解决这一问题。
  4. 部分可观测性（Partial Observability）：智能体通常只能获取环境的部分信息，无法完全了解其他智能体的状态和意图，这使得决策过程更具挑战性[1,2]。在环境动态性高、信息交流受限的场景下（例如自动驾驶中的车辆感知），智能体需要推断缺失信息以做出有效决策。

为应对这些挑战，MARL研究广泛借鉴了博弈论、机器学习和优化理论的原理[2]。博弈论提供了理解智能体间交互和分析平衡概念的工具，例如纳什均衡和帕累托最优，有助于设计在多智能体竞争或协作场景下具有稳定行为的策略。然而，要将这些理论工具有效地应用于大规模、高复杂度的MARL系统，仍面临显著的挑战。

2.2 大型语言模型（LLMs）基础及其在多智能体系统中的新兴作用

大型语言模型（LLMs）已成为人工智能领域的重要突破，其核心基于Transformer架构，并通过大规模语料库的预训练和精细化的微调范式展现出卓越的自然语言处理能力。这些模型，如GPT、Llama和Gemini，因其强大的自然语言理解、生成、推理和知识整合能力，在多智能体决策领域展现出新兴作用和巨大潜力[3]。

LLMs的出现正在深刻改变多智能体系统中的通信、规划和决策模式。在通信方面，LLMs能够作为智能体之间的接口，将非结构化的自然语言信息转化为结构化指令，极大地增强了智能体之间信息交换的灵活性和效率[3]。在规划层面，LLMs可以作为高层规划器，进行复杂的任务分解和战略规划，为多智能体系统提供宏观的指导，从而实现更高效的分布式问题解决。例如，LLMs驱动的多智能体系统通常采用层次化组织结构，包括负责高层决策的全局规划智能体和负责执行具体子任务的局部执行智能体，它们通过自然语言或符号表示进行通信，将复杂任务分解为更小、更易管理的小任务[3]。在决策层面，LLMs甚至能够直接作为智能体本身，进行决策和行为生成，从而使智能体在面对复杂环境时展现出更强的适应性和泛化能力[3]。

除了上述作用，LLMs还在多智能体系统中扮演多种角色，例如作为奖励塑形器，根据自然语言指令生成奖励信号，或作为信息处理器，进行多模态信息融合和推理[3]。这些功能使其能够作为“世界模型”来理解环境、作为“思维链”来推理复杂问题、以及作为“规划器”来制定行动策略。LLMs的“通用性”是其最显著的特点，它改变了传统多智能体系统的设计范式，使其不再仅仅是简单的通信或决策工具，而是具备了更深层次的理解、推理和生成能力，从而成为多智能体协同决策的重要新兴方法之一[3,4]。

然而，尽管LLMs在多智能体决策中展现出巨大潜力，当前研究主要集中于其应用，而对其基础原理和核心能力的深入探讨相对较少[3,4]。未来的研究需进一步探索LLMs在多智能体系统中的理论基础、性能瓶颈以及如何更有效地将LLMs的能力与多智能体协同决策机制相结合，以应对更复杂、动态的任务挑战。

3. 多智能体协同决策范式

多智能体强化学习（MARL）中的协同决策范式根据训练和执行阶段的中心化程度，主要划分为集中式训练-集中式执行（CTCE）、集中式训练-分布式执行（CTDE）和分布式训练-分布式执行（DTDE）三类[1,2,3]。这些范式在协调、学习、适应性和优化策略上存在显著差异，且各有其适用场景和局限性[3]。

CTCE范式，也常被称为集中式学习（CL），依赖于一个中央控制器或单一实体来聚合所有智能体的观测、动作和奖励信息，并统一做出决策[1,2,3]。在此范式下，智能体本身不具备独立的策略网络，而是严格遵循中央控制器的指令[3]。其主要优势在于能够实现高水平的全局协调，理论上可以达到全局最优解，并且易于处理智能体间复杂的交互与协调问题[1,2]。

然而，CTCE范式面临显著的挑战。首要问题是“维度灾难”：随着智能体数量的增加，联合状态-动作空间呈指数级增长，导致训练计算成本高昂且难以扩展到大规模系统[1,2]。此外，CTCE对部分可观测环境的鲁棒性较差，且在实际应用中可能受限于通信带宽和隐私考量[1,2]。代表性方法包括多智能体DQN (MADQN)及其变体，如PS-DQN、CoRe和MARL-DQN，它们通过参数共享和反事实奖励机制在一定程度上处理合作任务和信用分配问题[3]。

DTDE范式，亦称独立学习（IL），强调每个智能体独立地与环境交互，并仅根据其局部观测和个体奖励来更新自身策略[1,3]。这种范式在可扩展性和鲁棒性方面表现出色，尤其适用于通信受限或大规模的分布式系统[2,3]。由于智能体独立训练，DTDE算法实现简单，且对系统故障具有较好的容忍度[1]。

然而，DTDE面临的主要挑战是非平稳性问题：其他智能体的行为变化被视为环境动态的一部分，这使得每个智能体所感知的环境不再是平稳的，从而导致收敛困难或收敛到次优解[1,2,3]。此外，DTDE在稀疏奖励场景下效率低下，并且在需要紧密协作的任务中难以进行有效协调，容易陷入局部最优，难以解决复杂的协同任务，也面临信用分配难题[1,2,3]。代表性方法包括独立Q学习（IQL）及其扩展，如分布式Q学习、滞后Q学习和宽容Q学习，以及基于策略梯度的方法如独立Actor-Critic（IAC）和独立近端策略优化（IPPO）[3]。

CTDE范式是当前MARL研究中最主要且流行的范式，它巧妙地结合了集中式训练的优势与分布式执行的灵活性[2,3]。在训练阶段，一个中心化的批评者（critic）或协调器会聚合所有智能体的信息（如观测、动作和奖励）来计算全局价值函数或协助优化智能体的策略，从而有效缓解了非平稳性和维度灾难等挑战，并能够处理复杂的信用分配问题[1,2,3]。而在执行阶段，每个智能体则根据自身观测和局部信息独立决策，保留了分布式执行的效率、鲁棒性和可伸缩性[1,2,3]。

CTDE范式下的算法主要分为以下几类：

  1. 基于值函数分解的算法：这类方法将联合Q函数分解为更易管理的个体Q函数，同时通常需满足个体-全局-最大（IGM）原则，即最大化联合价值的动作与最大化个体价值的动作应保持一致。代表性算法包括VDN、QMIX及其变体Weighted QMIX、QPLEX和QTRAN[3]。例如，QMIX通过混合网络实现联合Q函数与个体Q函数的单调非线性关系，Weighted QMIX通过加权机制改进Q值投影，而QTRAN则提出了IGM的必要和充分条件[3]。
  2. 基于Actor-Critic的算法：这些算法利用集中式批评者来处理非平稳性和信用分配问题，而智能体则拥有独立的策略（Actor）。MADDPG通过集中式批评者访问所有智能体的动作和观测，学习更稳定的价值函数[3]。COMA则利用反事实基线减少智能体间的策略依赖，提升学习效率[3]。
  3. 基于策略梯度的方法（如PPO）：这类方法将PPO扩展到多智能体环境，通过集中式价值函数（批评者）评估联合状态和动作，同时智能体独立执行策略，以实现策略优化效率和稳定性的平衡[3]。例如，MAPPO、HATRPO和HAPPO通过去除参数共享假设和采用顺序更新机制，使其适用于异构智能体系统[3]。
  4. 通信增强的MARL算法：这些算法旨在通过引入通信机制来提升智能体间的协调能力，通过共享梯度、隐藏状态、编码信号、内禀奖励或动态门控机制，实现广播、定向或网络化通信，以提高信息共享效率和协调能力[3]。例如，DIAL、CommNet、ATOC和IC3Net等方法均属此类，CommNet使智能体学习连续协作通信，ATOC和TarMAC利用注意力机制优化通信效率和目标性，IC3Net通过门控机制学习何时及如何通信[3]。

在实际应用中，选择何种多智能体协同决策范式取决于具体场景的需求和约束。CTDE范式在解决MARL挑战中展现出巨大潜力，尤其在解决信用分配问题上，其通过集中式批评者能够更好地评估单个智能体对整体奖励的贡献，从而更精确地分配学习信号[2]。这与DTDE范式形成鲜明对比，DTDE在信用分配方面面临显著挑战，因为它缺乏全局信息来区分个体行为对团队表现的影响[3]。

然而，在可扩展性方面，DTDE范式由于其独立学习和执行的特性而具有显著优势，特别适用于智能体数量庞大、通信受限或地理分布广泛的系统[2]。相比之下，CTCE范式虽然在理论上能够达到全局最优，但其可扩展性在大规模系统中受到严重限制，难以应对维度灾难，这使得其在实际大规模应用中受限[2]。

综合来看，CTDE范式通过结合集中式训练的协调能力和分布式执行的伸缩性，在处理非平稳性、信用分配和维度灾难等核心挑战方面取得了良好的平衡[2]。因此，在需要高度协作但又兼顾系统规模和效率的场景中，CTDE通常是首选方案。对于那些对通信要求极低、可扩展性为首要考虑因素，且任务复杂度相对较低、允许一定次优解的场景，DTDE则更为适用。而CTCE则主要适用于智能体数量极少、系统状态和动作空间相对较小，且对全局最优性有严格要求的特定环境。

未来的研究方向应继续探索如何进一步提升CTDE范式在处理超大规模智能体系统时的效率，以及如何在高动态、部分可观测环境中增强其鲁棒性和泛化能力。此外，结合不同范式的优势，发展混合式的学习架构，例如在局部使用DTDE而在高层进行CTDE式的协调，可能为更复杂的现实世界问题提供新的解决方案。

4. 协同决策核心方法：强化学习与大型语言模型深度融合

多智能体协同决策（MACD）是人工智能领域的一个核心研究方向，旨在使多个智能体在共享环境中有效协作以实现共同目标。近年来，强化学习（RL）作为一种强大的决策范式，在MACD中展现出巨大潜力。传统的多智能体强化学习（MARL）方法，如基于值函数的方法、基于策略梯度的方法以及Actor-Critic方法，在处理多智能体交互的复杂性方面取得了显著进展，但仍面临非平稳性、信用分配和可扩展性等固有挑战 [2,4]。随着大型语言模型（LLMs）的兴起，其强大的自然语言理解、生成和推理能力为克服传统MARL的局限性提供了新的契机，从而推动多智能体协同决策进入一个全新的发展阶段。

本章旨在系统地回顾并深入分析当前多智能体协同决策领域的核心方法，特别是强化学习与大型语言模型的深度融合。首先，我们将详细探讨传统MARL方法及其关键机制，包括基于值函数、基于策略梯度以及Actor-Critic方法的原理、优势与局限性，并重点剖析其在处理通信和信用分配等核心挑战时所采用的策略与面临的问题。随后，本章将深入探讨LLMs在多智能体协同方法中的独特作用与潜力，包括其作为高层规划器、通信接口、信息处理器和奖励塑形器等多元角色，并比较LLMs驱动的方法相较于传统MARL在处理复杂性、泛化能力、样本效率和可解释性方面的显著优势。最后，本章将详细阐述MARL与LLMs的融合机制，包括LLMs如何作为MARL的增强器，提供高层规划、辅助奖励塑形和充当信息中枢等，并识别这种深度融合所带来的关键挑战，例如训练范式设计、跨模态数据对齐、协同优化与稳定性以及可解释性与鲁棒性等问题。通过本章的系统性综述，旨在为研究人员提供一个全面而深入的视角，以理解当前MACD领域的研究进展、核心挑战以及未来的发展方向。

4.1 传统MARL方法及其关键机制

传统多智能体强化学习（MARL）方法致力于解决多智能体交互的复杂性，并可根据其核心原理划分为多种类别，主要包括基于值函数的方法、基于策略梯度的方法以及Actor-Critic方法。这些方法在处理非平稳性、信用分配和可扩展性等方面展现出不同的优势与局限性[2,4]。

1. 基于值函数的方法

基于值函数的方法通过学习一个或一组价值函数来指导智能体的决策。这类方法的核心挑战在于如何将全局奖励信号有效地分解或聚合，以指导个体智能体的学习。

  • 独立Q学习（IQL）与独立深度Q网络（IDQN）：IQL和IDQN是基于Q函数的最简单形式，每个智能体独立学习其Q函数，将其他智能体视为环境的一部分。IQL解决了部分可观测问题，但存在非平稳性和不稳定性，尤其不适用于完全合作场景[4]。IDQN作为IQL的深度学习扩展，通过神经网络逼近Q函数，提高了处理复杂状态空间的能力[4]。
  • 值分解网络（VDN）：VDN通过将团队总价值函数分解为每个智能体的局部价值函数之和来解决信用分配问题，即Q_tot(s,(a_1,...,a_N))=∑_i=1NQ_i(o_i,a_i)Q\_{tot}(s, (a\_1, ..., a\_N)) = \sum\_{i=1}^{N} Q\_i(o\_i, a\_i)，其中o_io\_i是智能体ii的局部观测[2,4]。其优势在于允许分布式执行并避免了非平稳性问题。
  • QMIX：QMIX在VDN的基础上进行了改进，它引入了一个混合网络，将独立智能体的Q值整合成一个联合Q值，并确保总Q值与每个智能体的Q值单调相关，即∂Q_tot∂Q_i≥0\frac{\partial Q\_{tot}}{\partial Q\_i} \ge 0。这种单调性保证了全局最优解可以通过独立最大化每个智能体的Q值来获得，从而解决了信用分配问题，同时保持集中式训练和分布式执行的特点。然而，QMIX在处理非线性和非单调环境时可能存在局限性，其分解结构限制了对复杂联合动作价值的表示能力[2,4]。

2. 基于策略梯度与Actor-Critic方法

这类方法直接优化智能体的策略，通常通过Actor-Critic架构实现，以应对多智能体环境中的非平稳性和信用分配挑战。

  • 多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）：MADDPG是DDPG在多智能体环境中的扩展，采用集中式训练-分布式执行（CTDE）范式[1,2,4]。每个智能体拥有一个独立的Actor网络，而一个共享的Critic网络可以访问所有智能体的观测、动作和全局奖励，从而为Actor提供更稳定、更准确的梯度信号，有效解决了非平稳性问题。然而，MADDPG在智能体数量较多时可能面临维度灾难的挑战[2]。
  • 反事实多智能体策略梯度（COMA）：COMA通过引入反事实基线（Counterfactual Baseline）来解决信用分配问题。它通过比较智能体在给定自身动作和其他智能体保持不变的情况下所获得奖励的差值，A(s,a)=Q(s,a)−Q(s,a−i,ci)A(s, a) = Q(s, a) - Q(s, a^{-i}, c^i)，从而评估个体贡献，其中Q(s,a−i,ci)Q(s, a^{-i}, c^i)为基线，消除了其他智能体的影响，提高了信用分配的准确性[4]。这种方法克服了简单全局奖励分配的不足，但计算复杂度较高。

3. 关键机制与挑战

传统MARL方法在处理复杂多智能体协同决策任务时，普遍面临通信和信用分配两大核心挑战。

  • 通信机制：通信在多智能体系统中至关重要，它允许智能体共享信息以实现更好的协调[2,5]。
    • 通信方案：包括点对点、广播、多播等，其选择取决于网络拓扑、任务需求和智能体分布，直接影响信息传递的效率和范围[5]。
    • 通信内容构建：智能体可以交换状态、动作、奖励、策略参数或元信息，有效的内容构建能显著提升协作效率和系统性能[2,5]。
    • 通信对象选择：智能体可选择与所有、特定邻居或任务相关智能体通信，以减少通信开销和信息冗余[2,5]。
    • 消息处理：涉及消息的编码与解码、信息融合、信息过滤和信息加密等环节，确保信息的有效利用与安全传递[5]。
    • 通信约束：实际网络环境中的带宽限制、延迟、丢包和噪声干扰等因素，直接影响MARL系统的性能和稳定性，需要鲁棒的通信策略来应对[5]。当前通信机制在处理大规模、动态和非结构化环境中的效率和鲁棒性仍有不足。
  • 信用分配（Credit Assignment）：这是MARL中的核心挑战之一，即如何将全局奖励合理地分配给各个智能体，以反映它们对团队成功的贡献[1,2]。
    • 基于贡献度的奖励分配：如差分奖励D_i=G−G_−iD\_i = G - G\_{-i}，其中GG为全局奖励，G_−iG\_{-i}为排除智能体ii后的全局奖励或基线奖励。这种方法通过比较团队总奖励和排除某个智能体后的奖励来评估其贡献[2]。
    • 中心化评论者：如MADDPG中共享的评论网络，通过观察所有智能体的行为和环境状态提供全局反馈，辅助信用分配[2]。
    • 基于博弈论的奖励分配：这些方法将博弈论中的概念（如Shapley值）应用于奖励分配，以公平地衡量每个智能体对团队成功的贡献[2]。
    • 平衡短期局部与长期全局效益：在异构智能体系统中，如何公平有效地分配信用，以及平衡个体短期局部奖励与团队长期全局效益，仍然是复杂且悬而未决的问题。反事实基线在计算复杂性上面临挑战，而值分解在非单调性场景下的局限性也值得关注。

4. 传统MARL方法的局限性

尽管传统MARL方法在处理协同决策问题上取得了显著进展，但在面对复杂、非结构化环境和大规模智能体系统时，仍存在固有局限性[2,5]。例如，基于值函数分解的方法在非单调环境中可能无法达到全局最优，而基于策略梯度的方法则可能面临高方差问题。此外，现有通信机制在处理大规模智能体协作中的信息过载、带宽消耗以及学习通信内容语义与表示方面仍显不足。这些局限性为引入大型语言模型（LLMs）等新型方法来增强多智能体协同决策能力提供了契机。

4.2 LLMs驱动的多智能体协同方法

大型语言模型（LLMs）的引入显著拓宽了多智能体协同决策（MACD）的范畴，通过赋予智能体高级认知能力，从而增强其处理复杂任务和适应动态环境的能力[3,4]。LLMs在多智能体系统中扮演多重角色，具体包括：

首先，LLMs可作为高层规划器和决策者，负责将复杂任务分解为可执行的子任务，并进行战略规划和长期推理[3,4]。例如，在CoAct框架中，全局规划智能体利用LLMs管理和分解复杂任务，指导整个智能体群体协同完成目标[3]。

其次，LLMs充当智能体间的通信接口，能够将非结构化的自然语言信息转化为结构化指令或感知信息，从而促进高效的跨智能体协作[3,4]。这种能力使得智能体能够通过自然语言进行复杂的信息交换，克服了传统方法在处理语义歧义和信息传递效率方面的局限。

再者，LLMs还可作为信息处理器和知识整合者，能够处理多模态信息（如文本、图像、音频和视频），并进行深度推理和知识整合[3,4]。例如，MLLM-Tool系统通过整合视觉和听觉输入来选择工具，展示了LLMs在多模态理解方面的强大潜力[3]。

此外，LLMs还能作为奖励塑形器，根据自然语言指令或任务描述生成奖励信号，辅助多智能体强化学习（MARL）智能体进行学习[3,4]。在稀疏奖励环境中，LLMs可以将非结构化任务描述转化为形式化语义，生成更密集的奖励信号，从而加速学习过程。

最后，LLMs甚至可以直接作为智能体本身进行决策和行为生成，例如Generative Agents框架中的智能体具备记忆、自反思和行动规划能力[3]。这表明LLMs能够独立地执行复杂的任务和互动。

LLMs驱动的多智能体系统通常采用层次化组织结构，其中全局规划智能体（通常由LLMs实现）负责宏观决策和任务分配，而局部执行智能体（可以是传统MARL智能体）则负责具体动作的执行[3,4]。AutoGen、CrewAI和LangGraph等框架提供了构建此类多智能体解决方案的工具，支持高效协作并具备自适应再规划能力，能够在动态环境中快速调整策略[3]。

与传统MARL方法的比较

LLMs驱动的方法相较于传统MARL方法在处理复杂性、泛化能力、样本效率和可解释性方面展现出显著优势。

在处理复杂性方面，LLMs凭借其强大的自然语言理解和生成能力，能够更好地处理非结构化信息和开放式环境中的复杂任务。例如，MetaGPT利用标准操作程序（SOPs）减少信息失真，XAgent采用双循环架构进行任务规划和执行，显著提升了复杂任务解决能力[3]。传统MARL方法则往往需要高度结构化的环境和预定义的奖励函数。

就泛化能力而言，LLMs的预训练特性使其在面对新颖或未曾见过的场景时表现出更强的泛化性。例如，PlanAgent利用多模态LLMs生成分层驾驶指令，有效解决了传统方法在长尾场景中的过拟合问题[3]。

在样本效率方面，LLMs通过提供高层指导和奖励塑形，可以减少智能体探索的样本需求。虽然具体的实验数据未在摘要中详细给出，但LLMs生成虚拟样本或提供语义丰富的奖励信号的能力，预期将显著提升样本效率，尤其是在稀疏奖励环境中。

至于可解释性，LLMs能够通过自然语言输出其推理过程和决策依据，提供一定程度的可解释性，这在传统“黑盒”MARL模型中是难以实现的。然而，LLMs本身的复杂性也带来了“幻觉”等问题，对其完全可解释性仍构成挑战。

LLMs克服传统MARL不足的机制

LLMs通过其强大的语义理解和生成能力，有效克服了传统MARL在处理非结构化信息、长期规划和稀疏奖励方面的不足：

  1. 非结构化信息处理：LLMs能够直接理解和生成自然语言，将复杂的、非结构化的任务描述或环境信息转化为可操作的指令或内部表示，避免了传统MARL对人工特征工程的依赖[3,4]。
  2. 长期规划：LLMs在高层规划和任务分解方面的能力，使得智能体能够进行更长时间跨度的规划和推理。通过将宏观目标拆解为一系列连贯的子目标，LLMs能够指导智能体在复杂环境中完成长期任务，而传统MARL在多步决策链中往往面临挑战[3,4]。
  3. 稀疏奖励：LLMs能够根据自然语言的任务描述或人类反馈生成密集的奖励信号，进行奖励塑形，从而有效地解决稀疏奖励问题。这使得MARL智能体能够在缺少即时反馈的环境中更有效地学习[3,4]。

LLMs在多智能体系统中面临的挑战与未来方向

尽管LLMs在多智能体协同决策中展现出巨大潜力，但仍面临多项独特挑战：

  1. 幻觉问题：LLMs可能生成不准确或虚假的信息，即“幻觉”，这在关键决策场景中可能导致系统错误或不稳定。现有研究在约束LLMs的生成内容和提高其事实准确性方面仍存在局限性，需要更鲁棒的验证机制。
  2. 计算资源需求：大型LLMs的训练和推理需要巨大的计算资源，这限制了其在资源受限环境中的部署，并增加了实际应用的成本。未来的研究需要探索更高效的模型架构、量化技术或分布式计算方案，以降低资源消耗。
  3. 安全与隐私风险：LLMs在处理敏感信息时可能存在隐私泄露风险，其生成内容也可能被用于恶意目的。如何确保LLMs在多智能体系统中的安全使用和隐私保护是一个尚未充分解决的挑战，需要开发更严格的数据处理协议和安全审计机制。
  4. 评估与基准测试不完善：目前缺乏针对LLMs驱动的多智能体系统的全面且标准化的评估指标和基准测试平台。现有评估往往集中于特定任务或领域，难以全面衡量系统在复杂性和泛化能力方面的真实表现。未来的工作应致力于构建更具挑战性、多样化的基准测试集，并开发能够有效衡量LLMs在多智能体系统中贡献的量化指标[3]。
  5. 可扩展性问题：在智能体数量大规模增长时，LLMs驱动的系统可能面临通信开销、决策效率和协调复杂性方面的挑战。特别是在大量智能体协调方面，LLMs的可扩展性仍有待提升。如何设计高效的通信协议和协调机制以适应大规模智能体群体是未来的重要研究方向[3]。
  6. 集体智能获取限制：尽管LLMs能够进行高层规划，但如何有效地融合多个智能体的局部观察和决策，形成真正的集体智能，仍是开放问题。黑盒模型透明度不足也进一步阻碍了对集体智能形成机制的理解[3]。

解决上述挑战将是推动LLMs在多智能体协同决策领域进一步发展的关键。未来的研究应聚焦于提升LLMs的可靠性、效率和安全性，并开发更完善的评估方法，以充分释放其在复杂多智能体系统中的潜力。

4.3 MARL与LLMs的融合机制与挑战

多智能体强化学习（MARL）与大型语言模型（LLMs）的结合旨在构建更为强大的协同决策系统，其融合机制主要体现在LLMs作为MARL增强器的多元角色[3,4]。这种深度融合不仅提升了多智能体的学习效率和泛化能力，也带来了亟待解决的挑战。

1. MARL与LLMs的融合机制

LLMs在MARL系统中的应用主要体现在以下几个方面：

  • LLMs作为高层规划者与决策者：LLMs能够利用其强大的自然语言理解和生成能力，为MARL智能体提供高层策略指导、任务分解和目标设定[3]。在层次化框架中，LLMs可以扮演高层规划器的角色，将复杂任务分解为可执行的子任务，并为MARL智能体在低层执行具体动作提供战略指导[3]。例如，TT-Offline RL、LaMo和LLM scaffold等方法已利用LLMs的推理能力进行决策或策略生成，尤其在文本驱动游戏中表现突出[3]。

  • LLMs辅助奖励塑形与环境建模：在稀疏奖励环境中，MARL智能体的学习效率往往受限。LLMs能够根据自然语言指令或人类偏好设计高级奖励函数，从而加速策略学习过程[3]。LLMrewardRL、Self-Refined LLM和Read & Reward等方法即是利用LLMs生成精细奖励信号的实例[3]。此外，LLMs还能通过高保真环境模拟提供额外的虚拟样本，优化强化学习的样本效率，并在复杂任务中进行长期规划和任务分解[3]。TransDreamer、S2E和Dynalang等框架则利用LLMs生成世界模型或解释序列，辅助构建更真实的仿真环境模型[3]。

  • LLMs作为信息处理器与通信中枢：LLMs能够处理多模态信息，如自然语言和视觉输入，从而帮助智能体更有效地理解任务和环境，提高学习速度和泛化能力[3]。具体实例包括ReCoRe和ConPE利用对比学习进行表征学习，以及CLIP和CPC从自然语言监督中学习可转移的视觉模型[3]。在多智能体系统中，LLMs还可充当智能体间的通信中枢，将异构信息转化为通用语言，促进更高效的协调和信息共享[4]。

2. 融合机制带来的挑战

尽管MARL与LLMs的融合展现出巨大潜力，但其深度融合也带来了多方面的挑战：

  • 训练范式设计：如何设计有效的训练范式以协同优化MARL和LLMs的性能是一个核心挑战。这包括如何有效地联合训练大规模LLM和MARL模型，并确保两者之间的信息流动和目标对齐，以及协调两种不同学习范式（符号推理与经验学习）的优化目标[3,4]。

  • 跨模态与跨领域数据对齐：LLMs主要基于大规模文本数据进行训练，而MARL则依赖于环境交互数据。如何将这两种不同模态和来源的数据进行有效对齐和融合，实现表示转换，是融合成功的关键，也是一个显著的挑战[3,4]。

  • 协同优化与稳定性：在复杂的非平稳环境中，确保LLMs提供的高层指导与MARL智能体的低层行动之间实现最优协同至关重要，以避免出现次优解或冲突行为[3]。此外，如何确保LLMs的指导与MARL智能体的学习过程能够协同优化，避免LLMs引入的偏差或错误导致MARL训练不稳定，也是需要解决的问题[4]。

  • 可解释性与鲁棒性：LLMs的“黑盒”特性使得理解其在多智能体决策中的推理过程变得困难，这增加了调试和信任的挑战[3]。同时，如何确保融合系统在面对未知或对抗性环境时的鲁棒性，以保证其在复杂动态环境中的无缝协同和稳定性，亦是一个重要的研究方向[3]。

尽管存在上述挑战，但MARL与LLMs的融合仍被视为未来多智能体协同决策的重要方向，有望在更复杂的开放式环境中实现更智能、更高效的协作行为[4]。未来的研究应聚焦于解决这些挑战，以充分发挥两者结合的潜力。

5. 典型应用场景与前沿实践

多智能体强化学习（MARL）在协同决策方面展现出显著潜力，其应用已从理论研究深入到多个复杂且动态的实际场景。本章旨在对MARL在典型应用场景中的最新进展进行系统综述，重点分析其在自动驾驶、机器人协作以及网络通信与资源调度等领域的具体应用和前沿实践[1,3,4,5]。我们将深入探讨MARL在这些领域中如何解决复杂的协同决策问题，包括其在车辆编队、交通信号控制、多机器人路径规划、任务分配、信道分配以及网络安全等方面的具体应用。

本章将详细比较不同领域中MARL方法的异同，并分析其在实际部署中的可行性、安全性、鲁棒性以及在应对突发事件时的表现，并强调分析应有足够的技术结果或实验数据支持。同时，将深入分析每个应用领域中MARL和大型语言模型（LLMs）协同决策的具体技术挑战、解决方案、性能评估指标、实际部署障碍及未来演进方向。通过跨领域比较不同MARL和LLMs驱动方法的优势与局限性，本章将特别关注其在泛化能力、可扩展性、安全性和对复杂动态环境的适应性方面的表现[1,2,3,4,5]。此外，本章还将简要介绍MARL在智能农业、灾害救援、军事对抗和金融市场等新兴应用场景中的探索性进展，以全面展现MARL在多智能体协同决策中的广阔前景与挑战。

5.1 自动驾驶与智能交通

多智能体强化学习（MARL）在自动驾驶与智能交通领域展现出解决复杂协同决策问题的巨大潜力，主要应用于车辆编队、交通信号控制、路径规划、交叉口管理以及共享出行等场景[1,2,3,4]。通过协调多智能体行为，MARL能够有效提升交通效率与安全性。

在车辆编队与车队控制方面，MARL被用于优化车辆间的距离与速度，实现高效编队，旨在减少交通拥堵与能源消耗。智能体学习在保持安全距离的同时协调速度，形成紧密协作的车队[1,2]。例如，在高速公路匝道合并场景中，MARL能够实现安全平稳的交通流[3]。研究还通过建模其他智能体的社会价值取向（SVO）来提升多智能体自动驾驶系统（MADS）的性能，并利用人类驾驶数据学习社会偏好模型以实现社会兼容驾驶[3]。

对于交通信号控制，MARL方法允许智能体动态调整交通信号灯的配时，以优化交通流并减少车辆等待时间。每个路口可被视为一个智能体，它们相互协作以缓解整个交通网络的拥堵[1,2]。例如，基于A2C的完全可扩展去中心化算法被应用于大规模交通信号控制中以优化交通流[3]。此外，结合基础设施摄像头感知与强化学习的交通仿真框架也得到应用，提升了交通管理效率[3]。

在路径规划与导航方面，MARL能够使多个自动驾驶车辆在复杂环境中进行路径规划，避免碰撞并协同达到目的地。这在交叉口管理或车道变换等场景中尤为关键，智能体需要预测并响应其他车辆的行为以做出最优决策[1,2]。对于交叉口管理，尤其在没有交通信号灯的交叉口，MARL有助于车辆智能体协调其通过顺序和速度，以最小化延误并最大化通行效率，同时确保安全性[1,2]。

智能体驾驶行为建模也是MARL在自动驾驶中的重要应用。例如，PeMN（人格建模网络）通过包含合作价值函数和个性参数来建模高度交互场景中多样化的驾驶风格，解决了自动驾驶中不同驾驶风格兼容性问题[3]。PCPO（并行约束策略优化）提出一种安全的强化学习算法，旨在解决自动驾驶中行为不可解释性和安全保障缺乏的问题[3]。

值得注意的是，大型语言模型（LLMs）也开始在自动驾驶中发挥作用。PlanAgent利用多模态LLMs生成分层驾驶指令，实现闭环运动规划，解决了传统方法在长尾场景中过拟合和场景表示效率低下的问题，为实际应用中的安全性和鲁棒性树立了新基准[3]。

然而，MARL在自动驾驶与智能交通领域的应用仍面临多项技术挑战。数据安全是核心问题之一，涉及车辆间及车路协同数据传输的隐私保护与防篡改。计算资源需求巨大，尤其是在处理大规模多智能体系统和实时决策时。实时性是自动驾驶安全的关键，决策必须在毫秒级内完成，以应对动态变化的交通环境。这些挑战对算法的效率、可扩展性以及硬件平台提出了高要求[1]。

未来的研究方向应侧重于开发更高效、更安全的MARL算法，以应对复杂且动态的交通环境。具体而言，可以探索结合混合模型，将基于规则的系统与强化学习相结合，以确保在极端情况下的安全裕度。同时，研究多智能体系统在应对突发交通事件（如交通事故或道路施工）时的表现，并评估不同方法在仿真环境和真实场景中的性能，以提升系统的鲁棒性与泛化能力。此外，MARL与LLMs协同决策的融合有望为自动驾驶带来革命性的突破，通过LLMs的强大语义理解和推理能力赋能MARL，解决传统方法在长尾场景中的局限性，并提升决策的可解释性与泛化能力。

5.2 机器人协作

多智能体强化学习（MARL）在机器人协作领域展现出显著潜力，能够使机器人群体高效协同完成复杂任务，并在任务完成效率、容错性和可扩展性方面取得显著进展[2,3]。

MARL在多机器人系统中的核心应用包括路径规划、任务分配、协同探索和物体搬运。在多机器人路径规划中，MARL能够帮助多个机器人自主规划各自的最佳路径，有效规避相互碰撞和潜在死锁，这对于仓库自动化、探索与救援等任务至关重要[2]。例如，利用多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法及其变体，可有效增强蜂群机器人在火星自主协同探索中的效率，并在机器人和目标数量增加时保持性能优势[3]。此外，MADDPG的变体也被应用于异构无人机（UAV）集群的多目标追逐任务，以应对非平稳环境下的追逐-规避场景挑战[3]。

在任务分配方面，MARL能够将复杂任务分解为子任务，并动态分配给不同的机器人以优化整体性能[2]。相关研究表明，MARL已成功应用于多臂机器人在水果采摘中的任务规划，实现了高效的资源调度[3]。协同探索则允许多个机器人共同探索未知环境，通过信息共享和协调行动共同构建环境地图或寻找目标，从而显著提升探索效率[2]。在物体搬运方面，MARL使多个机器人能够精确协调力量和动作，协同搬运大型或不规则物体，这在物流和工业应用中具有重要意义[2]。SMART多智能体机器人系统通过集成硬件和软件代理，并利用工作流Petri网进行建模和控制，实现了即使在非结构化环境中的协调机器人任务执行，确保了任务的成功率[3]。

在复杂动态环境中实现鲁棒协作面临多重挑战。传感器融合是其中一项关键技术挑战，涉及如何有效整合来自不同类型传感器（如视觉、激光雷达、触觉等）的信息，以提供机器人对环境的全面而准确的感知。异构机器人协同则提出了如何协调能力和功能各异的机器人以实现共同目标的问题，这需要智能体具备灵活的适应性和沟通机制。为应对这些挑战，研究者们提出了多种解决方案。例如，联邦学习（FL）和从演示中学习（LfD）被应用于构建可扩展的认知人工智能架构，以实现大规模多智能体人机协作学习[3]。此外，LBI（Learning before Interaction）框架通过语言引导的模拟器生成试错经验，以改进策略学习，并在StarCraft Multi-Agent Challenge中展现出优越的性能和泛化能力[3]。

性能评估指标通常包括任务完成效率（如完成时间、资源消耗）、容错性（系统在部分智能体失效时的性能保持能力）和可扩展性（系统应对更多智能体或更复杂任务的能力）。SCRIMMAGE项目提供了一个灵活高效的模拟环境，用于测试和完善空中移动机器人算法，显著降低了物理测试的成本和风险，为评估提供了重要的平台[3]。

大型语言模型（LLMs）的引入为多机器人协作带来了新的范式，通过模拟复杂真实环境，促进了多样化智能体之间的交互以解决各种任务[3]。LLMs驱动的多机器人系统的具体技术挑战在于如何有效桥接高级语言指令与低级机器人动作控制，确保语义理解的精确性及其在物理世界中的准确执行。解决方案方面，RoCoBench作为一个基准平台，旨在评估和增强由LLMs驱动的多机器人系统的协作能力，通过集成符号和视觉交互模式，使机器人能够有效地感知和响应环境[3]。CoELA框架则通过将LLMs与认知启发模块（包括感知、记忆和执行）集成，使智能体能够有效规划、沟通和协作执行长期任务，这对于实现更复杂的机器人行为至关重要[3]。

尽管MARL和LLMs在机器人协作中取得了显著进展，实际部署仍面临诸多障碍。这些障碍包括计算资源的限制、实时性要求、环境不确定性以及人机交互的复杂性。未来演进方向应着重于以下几个方面：一是提升MARL算法在非平稳环境下的鲁棒性和泛化能力；二是探索更高效的传感器融合与异构机器人协同机制；三是深化LLMs在机器人决策、规划和沟通中的作用，实现更自然、更智能的人机与机器人间交互；四是开发能够适应未知和动态环境的自适应学习策略，进一步提升多机器人系统的自主性和智能化水平。

5.3 网络通信与资源调度中的协同决策

多智能体强化学习（MARL）在网络通信与资源调度领域展现出巨大潜力，旨在提升网络效率、抗干扰能力及优化资源配置[2,3]。本节将评估不同MARL方法在提升网络吞吐量、降低延迟和增强安全性方面的效果，并深入剖析其内在机制，同时探讨实际部署中的挑战及未来演进方向。

一、网络通信效率与抗干扰能力的提升

MARL能够通过智能体间的协同决策显著提升网络通信的效率和抗干扰能力。在无线网络管理中，MARL被广泛应用于优化网络资源分配、功率控制、干扰管理和路由选择[2]。

  1. 信道分配与功率控制：
    • 信道分配（Channel Allocation）：MARL智能体能够动态调整信道分配，以最大化网络吞吐量并最小化干扰，从而优化有限频谱资源[2]。在无线网络接入中，MARL智能体协同进行信道分配，有效提高频谱效率和用户体验[5]。
    • 功率控制（Power Control）：MARL智能体可以协作调整各自的发射功率，以在满足通信质量要求的同时降低能耗并减少干扰[2]。在蜂窝网络和物联网场景中，分布式MARL智能体通过协作调整发射功率，优化网络容量和覆盖范围，同时实现能耗最小化[5]。
  2. 路由优化与流量工程：
    • 路由优化（Routing Optimization）：MARL能够为数据包在网络中找到最优路径，实现动态路由以应对网络拥塞和拓扑变化[2]。
    • 流量工程（Traffic Engineering）：MARL可用于优化网络流量路由，通过智能体间的协作实现更高效的负载均衡和拥塞控制[5]。
  3. 抗干扰通信：
    • MARL在解决有限带宽通信和抗干扰通信问题上具有显著优势，例如通过协调多个中继节点来优化数据传输路径和效率[2]。
    • IMAC（Informative Multi-Agent Communication）方法被提出用于解决MARL中有限带宽通信的问题，通过优化信息共享提升协同效率[3]。
    • 在无人机蜂群通信抗干扰研究中，Lv等人提出了一种基于MARL的方案来优化中继选择和功率分配，该策略利用网络拓扑、信道状态和共享经验，有效提高策略探索和稳定性，最终增强了抗干扰性能[3]。MARL还被应用于认知无线电应用的测试平台，用于雷达抗干扰下的多目标跟踪算法[3]。

二、资源调度与能源管理中的应用

MARL在资源调度和能源管理方面也展现出强大的能力：

  • 能源效率与资源分配：MARL-DQN被应用于优化NOMA（非正交多址接入）无线系统中的能源效率和资源分配，通过动态调整功率和时间分配，在保证服务质量的同时最小化能耗[3]。
  • 智能微电网：在智能微电网中，博弈论与机器学习相结合的方法被用于优化分布式能源管理，实现智能体自主协调电力分配，从而提升系统韧性与效率[3]。
  • 分布式计算：博弈论方法也被探索用于分布式计算，例如开发副本放置策略以最小化分布式系统中的数据访问延迟[3]。

三、网络安全领域的协同决策

MARL在网络安全方面也发挥着重要作用。MADRL智能体能够协同检测网络入侵、识别恶意行为，并动态调整安全策略以应对不断变化的威胁[5]。例如，在入侵检测系统中，多个智能体可以协同监控不同网络区域并共享威胁信息，共同采取防御措施，从而显著提升网络防御的智能化和主动性[5]。

四、协同决策的内在机制与具体案例分析

上述案例间接说明了MARL在网络通信和资源优化方面的实际应用潜力。MARL通过允许智能体在分布式环境中进行信息交互，有效解决了多智能体非平稳性问题，并促进了合作，从而实现全局最优或近似最优的决策[5]。这种基于通信的协同机制是提升系统性能的关键。例如，IMAC方法通过优化信息共享，提升了在有限带宽通信下的协同效率[3]。Lv等人基于MARL的中继选择和功率分配方案则通过共享网络拓扑、信道状态和经验，提高了策略的探索性和稳定性，进而增强了无人机蜂群通信的抗干扰性能[3]。这些案例均体现了MARL在动态、复杂网络环境中的适应性和鲁棒性。

五、实际部署中的挑战与未来方向

尽管MARL在网络通信与资源调度中展现出巨大潜力，但在实际部署中仍面临多重挑战：

  1. 大规模动态网络下的可扩展性：随着网络规模的扩大和拓扑结构的动态变化，MARL算法的计算复杂度和收敛性将面临严峻挑战。如何设计能够高效处理高维状态空间和动作空间，并适应网络动态变化的MARL算法是亟待解决的问题。
  2. 数据隐私保护：在分布式网络环境中，智能体间的协作可能涉及敏感数据共享，如何确保数据在传输和处理过程中的隐私性是一个重要考量。联邦学习等技术与MARL的结合可能是潜在的解决方案。
  3. 模型可解释性：MARL模型通常被视为“黑箱”，难以理解其决策过程。在网络管理等关键应用中，缺乏可解释性可能阻碍其广泛部署和信任度。未来研究应致力于提升MARL模型的可解释性，例如通过引入因果推断或符号表示。
  4. 实时响应能力：网络环境瞬息万变，对决策的实时性要求极高。如何确保MARL智能体能够实时感知网络状态并做出快速响应，是实现其商业化应用的关键挑战。这需要高效的感知、决策和执行机制。

此外，MARL和大型语言模型（LLMs）协同决策在该领域也面临特定的技术挑战。分布式控制是一个核心难题，如何协调LLMs与MARL智能体之间的决策，确保全局一致性和最优性，需要创新的算法设计。网络拓扑动态性对LLMs的知识表示和推理能力提出了更高要求，LLMs需要能够实时理解和适应不断变化的复杂网络结构。

未来的研究方向应聚焦于以下几个方面：

  • 解决方案：探索联邦强化学习、多智能体图神经网络（MAGNNs）等技术，以应对大规模网络下的可扩展性和数据隐私问题。结合LLMs的语义理解和推理能力，增强MARL在复杂网络场景下的决策智能。
  • 性能评估指标：除了传统的网络吞吐量、延迟、能耗等指标外，应引入更全面的评估指标，如决策的鲁棒性、可解释性、能源效率以及在对抗环境下的安全性。
  • 实际部署障碍：解决算法的计算效率、硬件兼容性以及在异构网络环境中的适应性。研究如何将实验室成果转化为可商业化、易于部署的解决方案。
  • 未来演进方向：探索基于知识图谱和LLMs辅助的MARL，构建更智能、更自适应的网络通信和资源调度系统。同时，深入研究多智能体系统的安全性与韧性，确保其在恶意攻击或异常情况下的稳定运行。

综上所述，MARL在网络通信与资源调度中展现出巨大的应用潜力，但也面临诸多技术和部署挑战。未来的研究需要多学科交叉融合，以实现更高效、更安全、更智能的网络管理系统。

5.4 其他新兴应用场景

多智能体强化学习（MARL）在多种新兴应用场景中展现出显著潜力，尤其是在复杂的协同决策任务中。这些场景不仅涵盖了资源管理和网络管理，还包括智能农业、灾害救援、军事对抗以及金融市场等领域。

在资源管理方面，MARL的应用主要集中于优化能源分配和数据中心资源调度。例如，在智能电网中，MARL能够协调多个分布式能源和负荷，以实现电网的稳定运行和能源分配优化，从而应对需求响应和故障恢复的挑战[2]。在云数据中心环境中，MARL可以动态调度计算、存储和网络资源，旨在优化服务器利用率、降低能耗并满足服务质量（QoS）要求[2]。这些应用场景共同面临的挑战包括数据可用性限制、高维状态空间导致的计算复杂性以及对实时性要求的严格遵守。例如，电网的实时负荷波动和故障响应需要极低的延迟决策。

网络管理是MARL的另一个重要应用领域，涉及流量工程、网络安全和路由优化等。MARL可以用于构建能够适应动态网络状况并自主优化性能的智能系统[5]。然而，网络拓扑的复杂性、异构数据源的集成以及对抗性攻击的存在，对MARL模型的鲁棒性和可扩展性提出了严峻挑战。

除了上述核心领域，MARL在其他新兴场景中也取得了进展。在智能农业中，MARL被应用于解决电池约束下的持续探索问题，通过整合人体工程学搜索方法和能量感知覆盖，实现农业设备的有效运行[3]。灾害救援是MARL的另一个关键应用，例如利用强化学习多Q学习算法优化无人机（UAV）在复杂地形中的连接操作，以及基于云的多智能体框架高效管理空中机器人的灾害响应行动[3]。这些场景中的独特挑战包括实时决策需求、极端环境下的鲁棒性以及异构智能体之间的有效协调。

在军事对抗领域，分布式MARL框架，如基于Actor-Worker-Learner架构，被设计用于解决MaCA和SMAC 3D实时游戏军事模拟环境中样本收集慢和训练效率低的问题[3]。此外，研究还提出了包含战略欺骗的智能体决策计算模型，以及用于增强多传感器图像融合的上下文感知智能体军事传感器网络（CAMSN）[3]。军事对抗的复杂性体现在对抗性学习、信息不对称和高度不确定性方面。

此外，金融市场也是MARL的应用场景之一。MARL可用于多智能体交易系统，其中每个智能体代表一个交易策略，通过协作或竞争来优化投资组合或预测市场走势[2]。金融市场的挑战在于其高波动性、非平稳性以及数据噪声，这使得精确预测和鲁棒决策变得异常困难。

尽管MARL在这些新兴应用中展现出巨大潜力，但仍面临多重挑战。数据可用性是一个普遍问题，尤其是在军事、灾害救援等需要大量真实世界数据的领域，数据获取成本高昂且可能受限。计算复杂性是另一个核心挑战，随着智能体数量的增加和环境复杂度的提升，训练和部署MARL模型所需的计算资源呈指数级增长。实时性要求在许多关键应用中至关重要，如智能电网的故障恢复和灾害救援的即时响应，这要求MARL算法能够在极短时间内做出决策。此外，将大型语言模型（LLMs）与MARL协同应用于这些场景，虽然能带来更强大的泛化能力和决策推理能力，但同时也增加了模型复杂性、训练成本以及潜在的偏见和不确定性问题。未来的研究方向应侧重于开发更高效的样本利用算法、降低计算成本的分布式学习框架、提升模型在不确定环境下的鲁棒性，以及探索LLMs与MARL的深度融合机制，以更好地应对这些新兴应用场景中的独特挑战和机遇。

6. 挑战、开放问题与未来展望

多智能体强化学习（MARL）与大型语言模型（LLMs）驱动的多智能体协同决策系统，在展现巨大潜力的同时，也面临着一系列复杂且亟待解决的挑战。这些挑战不仅源于传统MARL固有的复杂性，更因LLMs的引入而呈现出独有的特征和更为严峻的复杂性。

现有研究普遍指出了MARL系统在协同决策中的关键挑战，主要集中在以下几个方面：

首先，**可扩展性（Scalability）**是MARL面临的核心难题。随着智能体数量的增加，联合状态-动作空间的维度将呈指数级增长，导致训练和推理的计算成本极高，使得现有算法难以有效扩展到大规模系统[1,2,3]。这限制了MARL在现实世界大规模应用中的部署。

其次，**非平稳性（Non-stationarity）**是多智能体环境的固有属性。在多智能体环境中，每个智能体的最优策略依赖于其他智能体的行为，而其他智能体的策略也在不断学习和变化。这种动态性导致环境对于单个智能体而言是非平稳的，从而使学习过程不稳定且难以收敛，难以找到稳定的最优策略[1,2,3]。

第三，**奖励函数复杂性与稀疏奖励（Sparse Rewards）**是影响MARL学习效率的重要因素。智能体的奖励受自身及其他智能体动作的影响，导致奖励函数设计和优化复杂，难以收敛[3]。在许多复杂任务中，智能体可能需要很长时间才能获得奖励信号，使得学习效率低下，甚至无法有效学习。设计有效的奖励塑形机制是解决此问题的关键[1,2,3]。

第四，**有效通信与协调（Effective Communication and Coordination）**是实现高效协同决策的关键。智能体之间如何进行有效的信息共享和协调是核心挑战，需要设计高效的通信协议、内容和时机，以避免信息过载或信息不足，并解决通信延迟和带宽限制等问题[2,3,5]。特别是在动态网络环境中，智能体需具备动态调整通信策略的能力，以适应流量模式变化、设备故障和安全威胁等，确保实时性和鲁棒性[5]。

第五，**安全性和鲁棒性（Safety and Robustness）**对于MARL系统在真实世界中的部署至关重要。如何确保系统能够安全可靠地运行，并抵抗对抗性攻击或意外扰动，是当前面临的重要挑战[2,3]。智能体间通信涉及敏感信息时，如何防范窃听、篡改并保护数据隐私，是网络管理应用中不可忽视的挑战，需要引入加密、身份验证等安全机制[5]。

此外，**跨领域泛化能力（Cross-domain Generalization）**不足也是一个普遍问题。训练好的MARL模型在面对未见过的新环境或新任务时，通常表现不佳，提升其泛化能力是未来研究的重要方向[2]。

当LLMs被引入多智能体系统，特别是用于协同决策时，除了上述传统MARL挑战外，还面临一系列独有且更为复杂的挑战：

  1. 多模态环境扩展不足：LLMs主要基于文本处理，其在多智能体协同决策中如何有效地整合视觉、听觉等非文本信息并进行多模态推理是关键挑战[3]。例如，智能体需要从图像中提取特征并用语言与其他智能体协作完成复杂任务，这要求LLMs能够高效融合和生成多模态数据[3]。
  2. 幻觉问题：LLMs可能生成不准确或虚假信息，即“幻觉”，这对协同决策的可靠性构成威胁，甚至导致潜在的灾难性后果[3]。在多智能体环境中，这种问题可能通过智能体交互被放大并传播，影响整个系统决策，因此需改进训练方法并设计信息验证机制[3]。
  3. 集体智能获取的限制：LLMs虽然强大，但如何通过多个LLM智能体的有效协同来超越单个LLM的能力，实现真正的集体智能，仍是开放问题[3]。现有研究往往侧重个体智能体优化，忽视了知识共享和行为协调可能带来的集体效率提升，且过度依赖实时反馈导致可扩展性受限[3]。
  4. 系统可扩展性：LLMs本身的计算资源需求巨大，在大规模多智能体系统中的部署和运行成本高昂[3]。大规模智能体系统（数百或数千个智能体）面临计算资源指数级增长和协调复杂性问题，需要开发轻量级模型和高效通信协议[3]。
  5. 评估与基准测试不完善：缺乏针对LLMs驱动多智能体系统的统一评估标准和基准测试平台[3]。多数研究仅关注个体智能体性能，难以衡量复杂场景下的整体系统性能和群体行为[3]。
  6. 交互效率与累积效应：自然语言交互的效率可能低于符号交互，且频繁的模型查询导致交互效率低下[3]。长时间交互中，LLMs可能积累错误或偏见，系统状态高度依赖前一轮结果，错误可能累积传播，需设计更高效的通信协议和中间结果修正机制[3]。
  7. 安全与隐私问题：涉及敏感信息时，多智能体系统中的上下文共享存在引入噪声和隐私泄露风险，如何保障LLMs驱动系统的隐私和数据安全是关键挑战[3]。这需要建立清晰的组织结构限制信息访问权限，并引入更先进的信任管理机制[3]。
  8. 伦理与责任归属：当LLMs智能体做出错误决策时，如何界定责任，以及其可能带来的决策偏见、数据滥用和就业替代等伦理影响，是亟待解决的社会责任问题[3]。

这些问题在MARL与LLMs融合环境中尤为突出，因为LLMs的语言特性和预训练知识既是优势也带来了新的复杂性，当前研究在解决这些问题上仍存在不足和瓶颈。

基于对上述挑战的深刻理解，未来的研究应着重于以下具有前瞻性和创新性的方向：

  1. 分层多模态智能体框架：针对LLMs驱动系统在多模态环境中的不足，设计分层的多模态智能体框架是重要方向。底层智能体可负责处理特定模态信息（例如，图像、声音、触觉等），并通过模态间注意力机制进行初步融合。高层智能体则通过LLMs进行跨模态信息融合、高级推理和抽象规划，将底层感知转化为符号表示或自然语言指令，以指导低层智能体的行动。这有助于解决复杂多模态环境下的信息融合挑战，并提升复杂多模态任务的性能和决策效率。

  2. 异构多智能体通用性与泛化：针对异构智能体系统（智能体能力、目标、结构不同）的挑战以及LLMs的强大泛化能力，探索构建一个基于LLMs的“通用智能体元策略生成器”具有显著潜力。该生成器能够通过元学习（Meta-learning）机制，从少量示例或任务中快速学习和适应新场景，根据任务描述、每个智能体的特定能力、环境动态以及历史交互数据，动态生成或调整定制化的元策略。这些元策略可以进一步通过课程学习和迁移学习的方法，快速适应新的任务和环境，显著提高新环境中异构智能体的适应性和泛化能力。这将有助于解决MARL中样本效率低和泛化能力差的问题[3]。

  3. 可解释的LLMs增强MARL奖励设计：鉴于奖励函数设计的复杂性（特别是稀疏奖励问题）和LLMs可能产生的“幻觉”问题，开发一个基于可解释人工智能（XAI）的LLMs增强奖励设计框架至关重要。该框架应允许LLMs根据任务描述、人类偏好和环境状态自动生成初步奖励信号，并通过XAI技术（如注意力图、因果分析、反事实解释）可视化LLMs生成奖励的决策过程，即“如果输入或上下文略有不同，奖励信号会如何变化”，并识别潜在的偏见或错误。同时，框架应提供人类专家实时干预和修正奖励信号的接口，从而提高奖励设计的准确性、透明度和鲁棒性，加速复杂任务的学习。

  4. 去中心化信任与安全协议：针对多智能体系统中的隐私泄露和安全威胁（例如，恶意智能体传播“幻觉”信息或进行对抗性攻击），引入基于区块链、联邦学习、同态加密（Homomorphic Encryption）或安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）的去中心化信任协议是可行的解决方案。通过加密技术和分布式账本，确保敏感数据在智能体间的隐私保护和安全共享。同时，开发基于智能合约的通信和协作规则，强制执行行为规范，自动识别和隔离违规智能体，从而防止恶意行为，并增强系统的整体鲁棒性和安全性。

  5. 交互式人类-LLM-MARL协同学习：为解决实时交互、累积效应和人机协作中的透明度问题，研究“人类-LLM-MARL闭环协同学习”系统将具有重要意义。该系统不仅是技术集成，更是一种“以人为中心的AI（Human-Centered AI）”范式，允许人类专家在决策过程中实时干预、修正智能体行为和策略。LLMs作为人类意图的翻译器和智能体行为的解释器，能够将人类的非结构化反馈（自然语言指令、示范）转化为智能体可理解的行动指令或奖励信号，并解释智能体的决策逻辑。这不仅能提高系统的鲁棒性和透明度，还能促进人机协同智能的发展，使AI系统更符合人类的价值观和需求，为复杂现实场景中的部署提供可行性[2]。

  6. 伦理影响与社会责任：深入探讨多智能体协同决策，特别是LLMs驱动系统可能带来的伦理影响，例如决策偏见、责任归属、数据滥用和就业替代等，是不可或缺的。研究应提出设计和部署多智能体系统时应遵循的伦理准则和监管框架，如确保公平性、透明性、可控性和可问责性。结合公平性（Fairness）和偏差检测（Bias Detection）等具体技术，探讨如何通过算法设计和数据治理来主动规避或减轻多智能体系统在决策中可能产生的偏见，尤其是在LLMs可能学习到并放大数据中隐含偏见的情况下。强调在技术发展的同时，必须充分考虑其社会影响，促进技术与人类社会的和谐发展[3]。这包括对“责任分配”（Accountability）和“算法审计”（Algorithmic Auditing）的具体讨论，探讨当LLMs智能体做出错误决策时，如何进行责任追溯和归属。

深入探讨MARL在生物启发计算、社会科学、经济学、认知科学或心理学中的具体应用潜力，能为综述增添更广阔的视角和前瞻性。例如，如何借鉴蜂群算法、蚁群优化等生物启发机制来设计更高效的MARL协同策略；或者从社会学中的博弈论、合作演化等理论中汲取灵感，解决多智能体系统中的“公地悲剧”或“囚徒困境”等合作难题[2]。建议更加具体地探讨多智能体协同决策与进化计算、认知神经科学、复杂系统科学等领域的交叉。例如，如何从生物大脑的认知机制中获取灵感，设计更高效、适应性更强的多智能体学习算法；或者如何利用复杂网络理论分析智能体之间的互动模式和涌现行为。可以提出“基于复杂网络理论的多智能体交互模式分析”或“基于认知神经科学启发的智能体学习机制设计”等具体研究方向，并预测这些交叉研究可能带来的突破。

这些未来研究方向旨在克服当前多智能体协同决策领域，特别是LLMs驱动系统所面临的挑战，并推动该领域向更智能、更安全、更具普适性的方向发展。

References

[1] [2203.07676] An Introduction to Multi-Agent Reinforcement Learning and Review of its Application to Autonomous Mobility - arXiv https://arxiv.org/abs/2203.07676

[2] [2312.10256] Multi-agent Reinforcement Learning: A Comprehensive Survey - arXiv https://arxiv.org/abs/2312.10256

[3] A Comprehensive Survey on Multi-Agent Cooperative Decision-Making: Scenarios, Approaches, Challenges and Perspectives - arXiv https://arxiv.org/html/2503.13415v1

[4] [2503.13415] A Comprehensive Survey on Multi-Agent Cooperative Decision-Making: Scenarios, Approaches, Challenges and Perspectives - arXiv https://arxiv.org/abs/2503.13415

[5] [2407.17030] Applications of Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Communication in Network Management: A Survey - arXiv https://arxiv.org/abs/2407.17030