Como integrarias esto: "What Scalable Multi-Agent Model-Based Reinforcement Learning says about stochastic states
The source Scalable Multi-Agent Model-Based Reinforcement Learning describes stochastic states as having a discrete nature, composed of 32 categorical distributions each with 32 classes. This characteristic makes them suitable for transmission as messages between agents, as they only require 160 bits of information per message due to their sparsity.
The source emphasizes the following key points:
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Emergent language: The stochastic states can be interpreted as an emergent language that the agents utilize to communicate their current state. This interpretation stems from the restriction of agents to a limited vocabulary represented by the discrete nature of stochastic states.
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Unsupervised learning: The source points out that the stochastic states are trained using an unsupervised loss function. This allows them to capture the essential information about the agent's current situation without explicit guidance from a reward signal.
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Discrete communication benefits: Using discrete messages like stochastic states has been shown to enhance performance in multi-agent systems, as agents can effectively develop a communication protocol based on this limited vocabulary. This approach also aligns with real-world scenarios where communication bandwidth might be limited.
The source also discusses the Communication Block, a key component of the MAMBA architecture that utilizes stochastic states:
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Transformer architecture: The Communication Block employs a Transformer architecture with three stacked layers to encode state-action pairs (z<sub>t</sub>, a<sub>t</sub>) into feature vectors. These feature vectors are then used by the agents to update their world models and determine their subsequent actions.
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Dropout and positional encoding: The Communication Block incorporates dropout with a probability of 0.1 to prevent overfitting, and uses positional encoding to differentiate between agents in homogeneous settings.
The source highlights a significant difference between MAMBA's communication protocol and other approaches:
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Reward-agnostic communication: MAMBA's communication is termed "reward-agnostic" because it's not directly shaped by the reward signal. Instead, the world model learns these communication patterns based on the environmental dynamics. This contrasts with "goal-oriented" communication, where the communication protocol evolves based on the agents' pursuit of rewards. The source suggests that this distinction aligns with language theory's representation and acquisition theories.
Overall, Scalable Multi-Agent Model-Based Reinforcement Learning portrays stochastic states as a crucial element in MAMBA's efficient and scalable communication framework. Their discrete nature and unsupervised learning contribute to effective communication within a restricted message channel, facilitating the agents' ability to coordinate and solve complex tasks in a decentralized manner." al siguiente codigo:
"import random
import requests
import time

# Función para generar texto utilizando el LLM
def generar_texto(mensajes, model='openai', seed=random.randint(1, 1000000), system_message=None):
    """Genera texto a partir de un modelo basado en las entradas dadas."""
    base_url = "https://text.pollinations.ai/"
    payload = {"messages": mensajes, "model": model, "seed": seed}
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}

    try:
        response = requests.post(base_url, headers=headers, json=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.text.strip()
    except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
        return f"Error HTTP: {http_err}\nContenido de la respuesta: {response.text}"
    except requests.exceptions.RequestException as req_err:
        return f"Error en la solicitud: {req_err}"
    except Exception as e:
        return f"Ocurrió un error: {e}"

# Definición del Algoritmo de Flujo de Conversación
def flujo_conversacion(problema, num_turnos=5, limite_tiempo_respuesta=60, limite_longitud_respuesta=500, modelo='MODEL_USED'):
    """
    Gestiona la conversación entre dos agentes LLM para resolver un problema.
    """
    # Inicialización
    historial_conversacion = []
    
    # Mensajes iniciales para los agentes
    contexto_agente_a = [
        {'role': 'system', 'content': 'Eres el Agente A. Proporciona la mejor solución al problema haciendo caso de lo que diga el Agente B.'},
        {'role': 'user', 'content': problema}
    ]
    contexto_agente_b = [
        {'role': 'system', 'content': 'Eres el Agente B. Analiza la respuesta del Agente A y provee contraargumentos, mejoras o soluciones alternativas.'},
        {'role': 'user', 'content': problema}
    ]
    
    for turno in range(num_turnos):
        print(f"\n--- Turno {turno + 1} ---")
        
        # Turno del Agente A
        print("Agente A está respondiendo...")
        inicio_tiempo = time.time()
        respuesta_agente_a = generar_texto(contexto_agente_a, modelo)
        tiempo_transcurrido = time.time() - inicio_tiempo
        
        # Política de Enforzamiento para Agente A
        if tiempo_transcurrido > limite_tiempo_respuesta:
            print("Agente A excedió el límite de tiempo de respuesta.")
            respuesta_agente_a = "Lo siento, no pude generar una respuesta a tiempo."
        if len(respuesta_agente_a) > limite_longitud_respuesta:
            print("Agente A excedió el límite de longitud de respuesta.")
            respuesta_agente_a = respuesta_agente_a[:limite_longitud_respuesta]
        
        # Añadir respuesta al historial y contexto de Agente B
        historial_conversacion.append({'orador': 'Agente A', 'contenido': respuesta_agente_a})
        contexto_agente_b.append({'role': 'assistant', 'content': respuesta_agente_a})
        print(f"Agente A: {respuesta_agente_a}")
        
        # Turno del Agente B
        print("Agente B está respondiendo...")
        inicio_tiempo = time.time()
        respuesta_agente_b = generar_texto(contexto_agente_b, modelo)
        tiempo_transcurrido = time.time() - inicio_tiempo
        
        # Política de Enforzamiento para Agente B
        if tiempo_transcurrido > limite_tiempo_respuesta:
            print("Agente B excedió el límite de tiempo de respuesta.")
            respuesta_agente_b = "Lo siento, no pude generar una respuesta a tiempo."
        if len(respuesta_agente_b) > limite_longitud_respuesta:
            print("Agente B excedió el límite de longitud de respuesta.")
            respuesta_agente_b = respuesta_agente_b[:limite_longitud_respuesta]
        
        # Añadir respuesta al historial y contexto de Agente A
        historial_conversacion.append({'orador': 'Agente B', 'contenido': respuesta_agente_b})
        contexto_agente_a.append({'role': 'assistant', 'content': respuesta_agente_b})
        print(f"Agente B: {respuesta_agente_b}")
        
    return historial_conversacion

# Ejemplo de uso del algoritmo
if __name__ == "__main__":
    # Problema a resolver
    problema = "mejora este prompt y haz que cada vez sea mejor y mas completo: 'a dark fantasy horror illustration'"
    
    # Ejecutar el flujo de conversación
    historial = flujo_conversacion(
        problema=problema,
        num_turnos=5,
        limite_tiempo_respuesta=60,
        limite_longitud_respuesta=10000,
        modelo='openai'  # Reemplaza con el modelo que deseas utilizar
    )
    
    # Mostrar el historial de la conversación
    print("\n=== Historial de la Conversación ===")
    for entrada in historial:
        print(f"{entrada['orador']}: {entrada['contenido']}\n")"