[en] Effective coordination among intelligent agents remains a significant challenge, especially in open-ended environments. Existing methods often lack scalability, generalizability, and efficiency, hindering progress in various domains. Moreover, the growing reliance on Large Language Models (LLMs) introduces bottlenecks, resulting in slow and costly systems. We propose a novel Reinforcement Learning (RL)-based coordination method that enables message exchange across agents while treating their original architectures as nearly black-box systems. Our method was successfully integrated into STEVE-1, a State-of-the-art (SOTA) short-term instruction following model, and evaluated in the Multiagent Minedojo environment. Experiments show promising results in scenarios requiring coordination, although resource constraints limited conclusive findings in situations where coordination was beneficial but not always necessary, likely due to the complexity of the tested tasks. The proposed method demonstrated remarkable flexibility, requiring no task-specific adaptations, and the results suggested that agents utilize our approach in a manner tailored to the specific requirements of each task. These findings have significant implications for the applicability of single agents to multi-agent settings, for enabling coordination when LLMs are infeasible, and when used in conjunction with LLMs to produce more cost-effective and responsive systems. All project code can be found at https://github.com/oriolmirolf/TFG, and supplementary materials, such as example videos, are available at https://drive.google.com/drive/folders/1_Ez795BllPY_BptTfXNeE0BXsGHt2IPX?usp=sharing.

[es] La coordinación efectiva entre agentes inteligentes sigue siendo un reto considerable, especialmente en entornos abiertos. Los métodos actuales a menudo carecen de escalabilidad, generalizabilidad y eficiencia, limitando el progreso en varios dominios. Además, la dependencia creciente en LLMs introduce cuellos de botella, lo que resulta en sistemas lentos y costosos. Proponemos un nuevo método de coordinación basado en RL que permite el intercambio de mensajes entre agentes, tratando sus arquitecturas casi como cajas negras. Nuestro método ha sido integrado con éxito a STEVE-1, un modelo estado del arte capaz de seguir instrucciones a corto plazo, y ha sido evaluado en el entorno Multiagent Minedojo. Los experimentos muestran resultados prometedores en los escenarios que requieren coordinación, aunque los pocos recursos disponibles han limitado los resultados en aquellas situaciones donde la coordinación era beneficiosa pero no siempre necessaria, probablemente debido a la complejidad de las tareas evaluadas. El método propuesto ha demostrado una flexibilidad destacable, sin requerir adaptaciones específicas según la tarea, y los resultados sugieren que los agentes adaptan el uso del método a los requerimientos específicos de cada tarea. Estos hallazgos tienen implicaciones significativas respecto a la aplicabilidad de agentes individuales a sistemas multiagente, a la hora de posibilitar la coordinación cuando el uso de LLMs no es factible, y para producir sistemas más rápidos y rentables cuando se utilizan en conjunción con LLMs. Todo el código del proyecto se puede encontrar en https://github.com/oriolmirolf/TFG, y los materiales complementarios, como vídeos de ejemplo, están disponibles en https://drive.google.com/drive/folders/1_Ez795BllPY_BptTfXNeE0BXsGHt2IPX?usp=sharing.