多智能体协同决策研究全景透视：应用场景、研究方法、挑战与未来展望

随着人工智能技术的快速发展，智能决策技术在各种人机对抗场景中已逐步超越人类水平，尤其在复杂的多智能体协同任务领域表现突出。多智能体协同决策是指多个智能体通过协作完成既定任务、实现特定目标的技术体系，其应用场景广泛涵盖自动驾驶、无人机编队、灾害救援、军事对抗模拟等现实领域。本文首先系统梳理了当前主流的智能体协同决策仿真环境与平台，从任务形式、奖励机制、底层技术等多个维度对这些仿真环境进行了深入剖析。随后，本文全面综述了多智能体系统（MAS）的主流智能决策方法、算法与模型，将其归纳为五大类：基于规则（主要为模糊逻辑）、基于博弈论、基于进化算法、基于深度多智能体强化学习（MARL）以及基于大语言模型（LLMs）推理的方法。鉴于MARL和LLMs方法相较于传统规则、博弈论和进化算法具有显著优势，本文重点聚焦于这两类技术路线，深入探讨了其方法论体系、优势特征及局限性。最后，本文详细阐述了多智能体协同决策领域未来若干重要研究方向及潜在挑战。 关键词： 智能决策，多智能体系统，多智能体协同环境，多智能体强化学习，大语言模型

1. 引言

**1.1 多智能体决策研究背景

随着科学技术的不断进步，智能决策技术取得了快速发展。这些技术在各种人机对抗竞赛中逐渐超越人类能力，甚至达到了顶尖人类水平。在过去的几十年中，尤其是深度Q网络（DQN）[1, 2]在雅达利游戏中的成功应用，以及AlphaGo和AlphaZero [3, 4]战胜人类顶级选手的里程碑式成就，极大地推动了智能决策研究的发展。 为满足现实应用日益增长的复杂性需求，以及对更复杂、可靠和高效智能系统的迫切需求，多智能体协同决策从简单的单智能体场景[5, 6, 7, 8]迅速发展而来。多智能体协同决策是机器学习（ML）[9]和人工智能（AI）[10]领域的重要分支，涉及多个交互智能体在多样化设计的动态仿真环境和复杂现实系统中协作完成既定任务。 如图1所示，从单智能体到多智能体决策系统的研究进展及方法论对比表明，这一快速发展的领域是实现人类水平人工智能（AI）和通用人工智能（AGI）时代的关键一步。多智能体协同决策具有广泛的实际应用场景和众多基础理论研究，其服务领域涵盖智慧农业管理[11, 12]、智能协作机器人[13, 14, 15, 16]、自动驾驶协同避障[17, 18, 19]、自主导航[20, 21, 22]以及联合救援任务[12, 23]等。基于技术快速进步和现实世界的多元化需求，本文聚焦于多智能体协同决策的全面研究。

**1.2 现有多智能体研究综述概览

随着多智能体协同决策的快速发展，该领域的系统性文献综述也显著增加[24, 6, 8, 25]。这些综述涵盖了从理论创新到实际应用的广泛主题，全面概述了当前研究现状。 Ning等人[25]全面综述了基于多智能体强化学习（MARL）的智能体的发展、挑战及应用，包括其实际实施方面。Gronauer等人[6]概述了多智能体深度强化学习的最新进展，重点关注训练方案、涌现的智能体行为以及多智能体领域的独特挑战，同时讨论了未来研究方向。Yang等人[26]探讨了效用理论在AI机器人中的应用，重点分析了效用AI模型如何指导多智能体/机器人系统的决策与协作。Orr等人[8]回顾了MARL的最新进展，特别是其在多机器人系统中的应用，同时讨论了当前挑战和潜在未来应用。Du等人[24]系统综述了多智能体深度强化学习在MAS中的挑战、方法和应用。Pamul等人[7]全面分析了MARL在联网自动驾驶车辆（CAVs）中的应用，识别了当前发展、现有研究方向和挑战。Hernandez-Leal等人[27]综述了应对多智能体学习中对手引起的非平稳性的方法，将算法分类为新的框架，并评估了它们在不同环境中的有效性。Zhu等人[28]对结合通信的MARL系统进行了系统性分类和分析，涵盖了先进的通信MARL研究，并识别了影响这些多智能体系统设计和开发的关键维度。

**1.3 本综述的动机

尽管该领域的研究日益增多，但现有综述往往存在显著局限性[24, 6, 25, 28]。具体而言，我们的深入调查发现，当前大多数综述存在以下共同且显著的不足： * 研究范围有限：以往文献综述[27, 28]主要局限于强化学习的框架内，未能突破理论限制，导致覆盖范围不够全面。 * 忽视环境因素：以往文献综述[29, 6, 30]多集中于方法和算法的进展，常常忽略了仿真环境和平台在多智能体智能决策中的重要作用。 * 对项目实施的重视不足：先前综述[25, 28, 30]多聚焦于理论模型，忽视了代码库和项目架构等实施细节，限制了读者对研究成果的全面理解和应用。

为应对上述局限性和挑战，我们认识到多智能体智能决策领域需要更系统、全面的综述。首先，当前综述过于强调深度强化学习，未能充分考虑其他潜在有效的智能决策方法[24, 5, 7, 28]。其次，随着大语言模型（LLMs）的快速发展，其在自然语言处理、知识表示和复杂决策中的潜力日益显著，但现有综述大多忽视了其整合。此外，现有综述往往忽略了仿真环境在多智能体系统发展中的关键作用。然而，仿真环境不仅是辅助工具，更是MAS开发和评估过程中不可或缺的一部分。智能体的学习和决策过程受这些环境的影响和约束，因此理解和发展这些环境与关注算法本身同等重要。最后，当前综述对实际实施细节的忽视导致了理论与实践的脱节。本综述将深入探讨项目实施细节，包括代码结构、系统架构以及开发过程中遇到的挑战，以增强研究的可重复性，并促进理论研究向实际应用的有效转化。 基于上述动机，本综述超越了以往综述的局限，将多智能体环境视为与方法和技术同等重要的组成部分，全面介绍了最先进的算法和仿真环境。此外，我们从更基础的实施角度对多智能体协同决策方法进行分类。总之，本综述旨在为多智能体协同决策研究提供一个更全面、实用的框架，从而推动这一关键领域的持续发展。

**1.4 综述概览与内容组织

如图2所示，我们根据研究思路构建了本综述的结构，每个主分支和子分支对应特定部分： * 第1部分：介绍多智能体协同决策的研究背景，讨论以往综述的不足，并概述本综述的组织结构。鉴于MARL和LLMs方法在动态和不确定环境管理中的显著优势和未来潜力，我们重点关注基于深度MARL和LLMs的方法。 * 第2部分：深入探讨主流智能决策方法、算法和模型，重点分析基于MARL和LLMs的方法，讨论其方法论、优势和局限性。 * 第3部分：详细分析多智能体协同决策的主流仿真环境和平台，重点关注基于深度MARL和LLMs的方法。 * 第4部分：讨论多智能体决策系统的实际应用，如自动驾驶、无人机导航和协作机器人等。 * 第5部分和第6部分：探讨多智能体协同决策的潜在挑战和未来研究方向。

**1.5 如何阅读本综述？

本综述面向不同专业背景和兴趣点的读者，为帮助读者高效找到感兴趣的内容，我们提供以下阅读指南： * 对基于规则（模糊逻辑）、博弈论和进化算法的决策研究感兴趣的读者，请参阅第2.2.1、2.2.2和2.2.3节。这些章节全面分析了多智能体系统中的规则和博弈方法，详细介绍了其技术分类、特点和局限性。 * 对基于MARL的决策研究感兴趣的读者，请参阅第2.3节。该章节全面分析了多智能体系统中的深度MARL方法，详细介绍了其技术分类、优势和局限性。 * 对基于LLMs的决策研究感兴趣的读者，请参阅第2.4节。该章节深入探讨了LLMs在多智能体环境中的独特能力及其在推理和决策中的潜在应用。 * 对MAS仿真环境感兴趣的读者，建议阅读第3节，主要涵盖基于MARL的仿真环境（第3.1节）和基于LLMs推理的仿真环境（第3.2节）。 * 对多智能体决策系统实际应用感兴趣的读者，第4节将特别相关。该章节详细讨论了这些系统在自动驾驶、无人机导航和协作机器人等领域的应用。 * 对现有多智能体决策方法面临的挑战和问题感兴趣的读者，第5节提供了深入讨论，探讨了当前方法的局限性和未解决的问题。 * 对多智能体决策技术未来研究方向和发展前景感兴趣的读者，建议阅读第6节。该章节展望了未来研究趋势和潜在突破，探索了推动该领域发展的关键方向。