2024年5月6日至10日，博士研究生马天姿参加了在新西兰奥克兰盛大召开的第23届国际智能体和多智能体系统会议（International Conference on Autonomous Agents and Multi-agent Systems, AAMAS）,并在国际人工智能顶会 IJCAI 和 AAMAS 联合举办的自动谈判智能体（ANAC）竞赛获得优秀成绩。AAMAS会议是智能体和多智能体系统领域内最具影响力的国际学术会议之一，是国际自主智能体和多智能体系统基金会（IFAAMAS）的旗舰会议，受到全球学者的高度关注。会议投稿范围涵盖多智能体强化学习、拍卖和非合作博弈论、社会建模与模拟、机器人技术、社会选择与合作博弈论等多个研究方向，共计收到883篇投稿论文，接收229篇论文，接收率约为25%，充分展示了多智能体领域的最新研究成果和发展动态。
图1 会议注册
在AAMAS2024主办的第15届世界自动化谈判智能体竞赛（ANAC2024）中，由计算机应用中心老师王轩、吴宇琳、张加佳带领团队，博士生马天姿、硕士生熊鸿纪、王凤鹏、肖锦恒共同设计实现了谈判智能体CARC Agent，在ANAC2024竞赛的ANL（Automated Negotiation League）赛道中取得了优异的成绩。ANAC竞赛自2010年创办以来一直是评测多议题谈判策略的国际前沿平台，旨在激励领域内研究者针对不同的谈判场景设计高效谈判协议和策略，制定谈判领域的通用工具和标准，促进人工智能算法在自动化谈判领域的研究发展。
图2 晚宴活动
在今年的竞赛中谈判智能体CARC Agent在ANL赛道中成功进入Final List（本年度共有232个队伍注册参赛），最终获得纳什最优性（Nash Optimality）国际第二名、智能体个体收益（Individual Advantage）国际第八名的成绩，成为中国唯一进入Final阶段的团队。CARC智能体基于OBA框架，集成了对手建模、出价策略和接受策略三种核心算法，有效应对复杂多变的谈判环境。通过精确预测对手的保留价值，并利用曲线拟合算法动态更新，CARC算法能够实时调整策略，精准应对对手行为。CARC的出价策略从较为强势的出价开始，逐渐过渡到公平性强的双赢交易，确保在谈判临近结束时能够达成较优协议解。此外，接受策略也会根据谈判进程和对手建模的结果动态调整，从严格到宽松，以防止谈判破裂。初步实验表明，CARC算法在自动化谈判领域表现优越，能够超越多种传统算法，同时能够在求解公平双赢谈判解方面有巨大的潜力。
图3 CARC智能体在ANL竞赛中的成绩
图4 ANAC Session参会人员合影
会议期间马天姿博士生与领域内多位知名科学家交流学习，在Adaptive and Learning Agents (ALA) Workshop环节多智能体博弈决策领域的领军人物Marc Lanctot博士（DeepMind）交流讨论，Lanctot博士对多人博弈的前沿技术进行了多维度的讲解，在交流过程中不仅了解了这一技术的最新进展，还对未来可能的研究方向进行深入的探讨。在ANAC Session环节与自动化谈判领域的Tim Baarslag教授（CWI）进行了细致的交流，详细的询问了在自动化谈判领域中多种谈判问题的对手建模设计思路与实现方案，并对使用博弈树建模谈判问题交换了经验，对下一阶段的科研工作有非常多的启发。在Poster环节与外交博弈决策领域的Dave Jonge博士（IIIA-CSIC）Laura Rodriguez Cima博士（IIIA-CSIC）交流学习Diplomacy平台中的谈判过程的难点与求解思路，并对如何将这类复杂算法应用到实际场景进行了深入的探讨。通过与领域内多位优秀科学家的交流，马天姿博士生不仅扩宽了视野，还获得了很多研究思路上的启发，未来将进一步深入探索博弈决策与自动化谈判领域的核心问题，实现创新性成果。
图5 马天姿与DeepMind的Dr. Marc Lanctot
图6 马天姿与CWI的Dr. Tim Baarslag
图7 马天姿与IIIA-CSIC的Dr. Dave Jonge和Laura Rodriguez Cima
AAMAS2024会议的成功举办不仅为智能体和多智能体系统领域的研究者们提供了一个交流和学习的平台，也为该领域的未来发展注入了新的活力和动力。会议期间众多讲座、海报与竞赛等环节促进了多智能体领域新思路的产生与新合作的建立，为未来的领域的发展奠定了坚实的基础，在这次会议中汲取的知识与经验将对参与者的未来研究工作产生极大的积极影响。
图8 奥克兰CBD中心广场
图9 奥克兰市中心港口（Downtown Port）
图10 新西兰玛塔玛塔小镇风景
图11 伊甸山俯瞰奥克兰城市夜景
