본 논문은 협력적 다중 에이전트 강화 학습 환경에서 학습된 의사소통 전략과 설계된 의사소통 전략의 효과를 비교 분석합니다. 학습된 전략으로는, 에이전트가 신경망을 통해 메시지와 행동을 동시에 생성하는 학습 기반 직접 의사소통(LDC)을 제시합니다. 설계된 전략으로는, 예측된 미래 상태를 기반으로 메시지를 구성하기 위해 의도된 궤적 생성 모듈(ITGM)과 메시지 생성 네트워크(MGN)를 사용하는 의도 의사소통을 제시합니다. 두 전략 모두 완전 관측 가능 및 부분 관측 가능 조건 하에서 협력적 과제에 대한 성공률을 평가합니다. 연구 결과, 출현적 의사소통이 가능하지만, 설계된 전략이 특히 환경의 복잡성이 증가함에 따라 더 우수한 성능과 확장성을 보임을 보여줍니다.
