Resumen: El aprendizaje de refuerzo de múltiples agentes enfrenta desafíos fundamentales que los enfoques convencionales no han logrado superar: los espacios de acción conjunta de crecimiento exponencial, entornos no estacionarios donde el aprendizaje simultáneo crea objetivos móviles y una observabilidad parcial que limita la coordinación. Los métodos actuales siguen siendo reactivos, empleando mecanismos de respuesta de estímulo que fallan al enfrentar escenarios novedosos. Argumentamos para un cambio de paradigma transformador de la inteligencia reactiva a la proactiva de múltiples agentes a través del aprendizaje generativo de refuerzo basado en IA. Esta posición aboga por reconceptualizar a los agentes no como optimizadores de políticas aisladas, sino como modelos generativos sofisticados capaces de sintetizar dinámicas complejas de múltiples agentes y tomar decisiones anticipatorias basadas en la comprensión predictiva de las interacciones futuras. En lugar de responder a las observaciones inmediatas, los agentes generativos de RL pueden modelar la evolución del medio ambiente, predecir los comportamientos de otros agentes, generar secuencias de acción coordinadas y participar en un razonamiento estratégico que representa la dinámica a largo plazo. Este enfoque aprovecha el reconocimiento de patrones y las capacidades de generación de IA generativa para permitir la toma de decisiones proactivas, la coordinación perfecta a través de una comunicación mejorada y una adaptación dinámica a escenarios en evolución. Imaginamos que este cambio de paradigma desbloqueará posibilidades sin precedentes para la inteligencia distribuida, superando más allá de la optimización individual hacia comportamientos colectivos emergentes que representan una inteligencia colaborativa genuina. Las implicaciones se extienden a través de sistemas autónomos, robótica y colaboración humana-AI, soluciones prometedoras para los desafíos de coordinación intratables en los marcos reactivos tradicionales.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 14 de julio de 2025.
Ver Fuente Original
