LLMs revolutionieren Multi-Agenten: Ende der manuellen Belohnungs-Engineering
In der Welt des Multi-Agenten‑Reinforcement‑Learning bleibt die manuelle Gestaltung von Belohnungsfunktionen ein zentrales Problem. Die Zuordnung von Kredit, die Nicht‑Stationarität der Umgebung und die exponentielle Zunahme der Interaktionskomplexität erschweren die Entwicklung stabiler, kooperativer Agenten.
