研究团队针对大规模多智能体路径规划问题，提出了一种名为LC-MAPF的新型可学习通信框架。该方法在基于局部观测的Dec-POMDP框架中，为智能体设计了专用的通信模块，使其能与相邻智能体进行多轮信息交换，从而有效提升协作效率。实验结果表明，在多种未见过的测试场景中，LC-MAPF在多项性能指标上均优于现有的基于模仿学习与强化学习的求解器。其通信机制在显著提升性能的同时，并未损害系统的可扩展性，成功克服了以往基于通信的求解器常见的扩展瓶颈。