Atención contextual temporal en sistemas multiagente jerárquicos

Presentamos un enfoque para diseñar agentes inteligentes capaces de operar en entornos complejos con múltiples partes interesadas y funciones de recompensa no estacionarias. En el escenario consideramos N sistemas multiagente jerárquicos, cada uno con M agentes, que comparten un espacio de trabajo y deben resolver K tareas distintas. Cada tarea tiene un contexto temporal propio, una función de recompensa cuya distribución de parámetros varía en el tiempo y múltiples stakeholders con prioridades y preferencias diferentes.

Restricciones y retos principales incluyen un grafo de conocimiento común que evoluciona con el tiempo, funciones de recompensa no estacionarias gobernadas por una distribución desconocida, y la influencia mutua de las acciones de los agentes sobre las recompensas. Los agentes deben razonar sobre el estado global del sistema integrando grafos de conocimiento, contextos temporales y las funciones de recompensa de todos los stakeholders para tomar decisiones que equilibren objetivos individuales y colectivos.

Propuesta técnica. Recomendamos una arquitectura jerárquica que combine atención contextual temporal con representación basada en grafos. A nivel local, los agentes usan módulos de atención temporal que capturan ventanas contextuales y cambios recientes en señales de recompensa. A nivel global, un mecanismo de atención entre jerarquías coordina políticas y prioriza tareas según impacto en stakeholders. La integración del grafo de conocimiento se puede abordar con Graph Neural Networks que actualizan representaciones de entidades y relaciones en línea, mientras que Transformers o variantes recurrentes modelan la dependencia temporal de las recompensas. Para adaptarse a la no estacionariedad proponemos técnicas de metaaprendizaje y Bayesian online learning, experiencias de replay con ponderación por importancia, y estrategias de continual learning que previenen el olvido catastrófico.

Coordinación y optimización. La solución combina entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada, usando objetivos multiobjetivo para reconciliar las preferencias de cada stakeholder. Se recomienda incorporar comunicación eficiente entre agentes, mecanismos de negociación de recompensas y políticas jerárquicas que deleguen subtareas. Para robustez se sugiere entrenamiento adversarial y evaluación bajo escenarios de cambio abrupto en el grafo o en las funciones de recompensa.

Métricas y dataset. La evaluación medirá la recompensa acumulada total por tarea y stakeholder, la rapidez de adaptación a cambios en funciones de recompensa y grafos, y la calidad del razonamiento global medida por métricas de coordinación y eficiencia. Se proporcionará un dataset sintético con descripciones de tareas incluyendo contextos temporales, funciones de recompensa y grafos de conocimiento, registros de interacciones de agentes con observaciones, acciones y recompensas, y descripciones de stakeholders con sus prioridades.

Guía de envío. Las propuestas deben incluir una descripción detallada de la arquitectura del agente, mecanismos de razonamiento, representación del conocimiento y proceso de toma de decisiones. Se requiere una implementación pública en repositorio con instrucciones claras para reproducir resultados, pruebas y benchmarks utilizados.

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