協調的なマルチエージェント計画では、エージェントが部分的な情報と限られた通信しか持たない状況で共同意思決定を行う必要がある。軌道レベルでの連携は、時刻や移動のわずかなずれが相次いで衝突を引き起こすため、しばしば失敗する。これに対して、記号的計画は抽象度を高め、同期化と集団的進展を可能にする最小限の行動語彙を提供することで、この課題を緩和する。本研究では、協調的マルチエージェント計画を実現する分散型神経記号フレームワーク「DR. WELL」を提案する。協調は、二段階の交渉プロトコルを通じて展開される：まずエージェントは、推論を伴う候補となる役割を提示し、次に合意と環境制約の下で共同の割り当てに合意する。合意後、各エージェントは詳細な軌道を明かさずに、自らの役割について記号的計画を独立して生成・実行する。これらの計画は、現在の状態を符号化した共有ワールドモデルを通じて実行結果に根ざしており、エージェントが行動するごとにモデルが更新される。DR. WELLは、原始的な軌道ではなく記号的計画を対象に推論を行うため、脆弱なステップ単位の整合性に依存せず、再利用可能で同期可能かつ解釈可能な高レベルな操作を実現する。協調ブロック押しタスクにおける実験では、エージェントがエピソード間で適応し、動的ワールドモデルが再利用可能なパターンを捉え、タスクの完了率と効率を向上させた。さらに、交渉と自己精錬を通じて、時間的オーバーヘッドを許容しつつ、進化するより効率的な協調戦略を獲得する能力が示された。