इस पत्र में, हम पारंपरिक सुदृढीकरण अधिगम (RL) की सीमाओं, जैसे मानव-समान व्यवहारों की प्रतिकृति बनाने में कठिनाई, बहु-एजेंट परिवेशों में प्रभावी सामान्यीकरण, और व्याख्यात्मकता संबंधी समस्याओं, को दूर करने के लिए एक पदानुक्रमित सहकारी बहु-एजेंट (CCMA) ढाँचा प्रस्तावित करते हैं। CCMA व्यक्तिगत एजेंट अंतःक्रियाओं के लिए RL, स्थानीय सहयोग के लिए परिष्कृत LLM, वैश्विक अनुकूलन के लिए एक पुरस्कार फलन, और जटिल ड्राइविंग परिदृश्यों में गतिशील निर्णय अनुकूलन के लिए एक खोज-संवर्धित उत्पादन तंत्र को एकीकृत करता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि CCMA पारंपरिक RL विधियों की तुलना में जटिल ड्राइविंग परिवेशों में सूक्ष्म और वृहद, दोनों स्तरों पर प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार करता है।
