본 논문은 완전 분산형 멀티 에이전트 월드 모델을 제안하며, 이를 통해 의사소통을 위한 기호 출현과 협력적 행동을 동시에 가능하게 한다. 본 연구는 환경 역학 예측, 부분 관측으로부터 상태 추정, 양방향 메시지 교환을 통한 핵심 정보 공유를 통합한다. 대비 학습을 통해 메시지 정렬을 이루며, 두 에이전트 궤적 그리기 과제를 통해 통신 기반 접근 방식이 비통신 모델보다 우수함을 입증했다. 또한, 다른 에이전트의 내부 상태에 대한 직접 접근을 제한하는 제약 조건은 환경 상태를 정확하게 반영하는 더욱 의미 있는 기호 시스템의 출현을 촉진한다.
