本論文では、多エージェント強化学習アプローチにおけるタスク分解の重要性とその難しさについて論じています。特に、動的で不確実な環境における長期的な協調タスクにおいて、効果的な階層的学習を実現するための新しい手法、条件付き拡散モデルC$ ext{D}^ ext{3}$Tを提案します。このモデルはアクション空間の部分的可視性の下でのサンプル要件を軽減し、サブタスクの選択戦略や協調パターンを自動的に推測します。高水準の方策がサブタスクの表現を学習し、環境におけるサブタスクの効果を予測することで、次の観察と報酬を推定します。実験結果は、提案手法が既存のベースラインよりも優れた性能を示すことを証明しています。この研究はAIの進展に寄与し、強化学習の新たな応用可能性を広げることを目指しています。