A framework for establishing shared, task-oriented understanding in hybrid open multi-agent systems

Nikolaos Kondylidis

doi:10.3389/frai.2025.1440582

2025-04-16

Nikolaos Kondylidis *

Ilaria Tiddi

Annette ten Teije

DOI：10.3389/frai.2025.1440582

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摘要

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在开放多智能体系统（OMAS）中，此类系统的开放性决定了所有通信协议无法预先固化。因此，确保智能体能够逐步学习理解彼此至关重要。理想情况下，这一过程应基于最少的先验假设，以不损害系统的开放性。这一挑战在混合（人-人工智能智能体）群体中更为严峻。在混合环境下，学习通信的难度因需在有限的人机交互次数内完成而加剧。困难源于既要减少假设数量，又要最小化交互次数之间的冲突。本研究对OMAS中建立共享任务导向理解的流程进行了细致分析，特别关注混合群体，即同时包含人类和人工智能智能体的场景。我们提出一个框架，用以描述达成共享任务导向理解的过程。该框架定义了反映智能体设计者需做出的决策的组件，并展示了当智能体群体包含人类（即转向混合场景）时，这些组件将如何受影响。本文的贡献并非提出另一种供智能体学习通信的方法，而是旨在提供一个框架，以协助研究人员设计能够在未知情境中与人类交互的智能体。我们通过证明该框架为分析文献中多种用于建立智能体间共享理解的现有方法提供了统一途径，从而验证了其有效性。我们的分析揭示了这些现有方法若应用于混合群体时的局限性，并提出了相应的解决思路。

Keyword:

human-agent communication

task-oriented understanding establishment

hybrid open multi-agent systems

shared understanding

human-agent collaboration