Multi-Agent on 中文AI术语词典https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/multi-agent/Recent content in Multi-Agent on 中文AI术语词典Hugozh-cnSat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000泽滕策略https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/zeuthen_strategy/Sat, 18 Jul 2026 11:38:27 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/zeuthen_strategy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>泽滕策略是一种基于规则的博弈方法，用于多智能体谈判。它计算智能体为推动其首选结果而愿意承担的最大风险，定义为智能体在坚持立场时可能遭受的效用损失与其在妥协时的效用损失之比，</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>多智能体系统中的一种谈判协议，根据智能体的效用损失来确定其何时应承担冲突风险。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>多智能体系统</li> <li>博弈论</li> <li>谈判协议</li> <li>效用函数</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>自动化资源分配</li> <li>分布式规划</li> <li>经济模拟</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/rubinstein-bargaining-%E9%B2%81%E5%AE%BE%E6%96%AF%E5%9D%A6%E8%AE%A8%E4%BB%B7%E8%BF%98%E4%BB%B7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">Rubinstein Bargaining (鲁宾斯坦讨价还价模型)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/nash-equilibrium-%E7%BA%B3%E4%BB%80%E5%9D%87%E8%A1%A1/">Nash Equilibrium (纳什均衡)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/pareto-optimality-%E5%B8%95%E7%B4%AF%E6%89%98%E6%9C%80%E4%BC%98/">Pareto Optimality (帕累托最优)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/mechanism-design-%E6%9C%BA%E5%88%B6%E8%AE%BE%E8%AE%A1/">Mechanism Design (机制设计)</a></li> </ul>博弈论https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/game_theory/Sat, 18 Jul 2026 11:18:04 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/game_theory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>博弈论是应用数学的一个分支，用于建模理性主体之间的战略互动。它分析了其中一个参与者的成功取决于其他人选择的情境。关键概念包括纳什均衡等。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>对理性决策者之间战略互动的数学研究，其中结果取决于所有参与者的行动。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>纳什均衡</li> <li>理性主体</li> <li>战略互动</li> <li>支付矩阵</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>多智能体强化学习</li> <li>经济建模</li> <li>谈判算法</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/reinforcement-learning-%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Reinforcement Learning (强化学习)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/nash-equilibrium-%E7%BA%B3%E4%BB%80%E5%9D%87%E8%A1%A1/">Nash Equilibrium (纳什均衡)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/zero-sum-game-%E9%9B%B6%E5%92%8C%E5%8D%9A%E5%BC%88/">Zero-Sum Game (零和博弈)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/mechanism-design-%E6%9C%BA%E5%88%B6%E8%AE%BE%E8%AE%A1/">Mechanism Design (机制设计)</a></li> </ul>动态认知逻辑https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/dynamic_epistemic_logic/Sat, 18 Jul 2026 11:15:33 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/dynamic_epistemic_logic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>动态认知逻辑（DEL）扩展了模态逻辑，用于建模智能体在接收新信息时知识如何演变。它提供了分析多智能体系统的工具，在这些系统中，信念因公开公告或其他事件而改变。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种用于推理由信息更新或事件引起的智能体知识状态变化的形式框架。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>知识更新</li> <li>信息流</li> <li>多智能体系统</li> <li>信念修正</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>验证安全协议</li> <li>模拟机器人集群中的通信</li> <li>分析博弈论场景</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/modal-logic-%E6%A8%A1%E6%80%81%E9%80%BB%E8%BE%91/">Modal Logic (模态逻辑)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/game-theory-%E5%8D%9A%E5%BC%88%E8%AE%BA/">Game Theory (博弈论)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/distributed-systems-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F/">Distributed Systems (分布式系统)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/epistemic-logic-%E8%AE%A4%E7%9F%A5%E9%80%BB%E8%BE%91/">Epistemic Logic (认知逻辑)</a></li> </ul>归因演算https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/attributional_calculus/Sat, 18 Jul 2026 11:07:14 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/attributional_calculus/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>归因演算是模态逻辑的一个分支，专注于对认知状态进行推理。它为建模诸如“智能体A知道P”或“智能体B相信Q”这样的陈述提供了框架。该系统常用于多智能体系统中，以形式化方式描述不同实体之间的知识、信念及其相互影响。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>用于表示和推理知识归因的形式逻辑系统，特别是关于谁知道或相信什么。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>认知逻辑</li> <li>多智能体系统</li> <li>知识表示</li> <li>信念修正</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>设计协作机器人团队</li> <li>建模人机交互</li> <li>安全协议验证</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/modal-logic-%E6%A8%A1%E6%80%81%E9%80%BB%E8%BE%91/">Modal Logic (模态逻辑)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/game-theory-%E5%8D%9A%E5%BC%88%E8%AE%BA/">Game Theory (博弈论)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/knowledge-graphs-%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1/">Knowledge Graphs (知识图谱)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/reasoning-%E6%8E%A8%E7%90%86/">Reasoning (推理)</a></li> </ul>智能体框架https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/agent_harness/Sat, 18 Jul 2026 11:04:26 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/agent_harness/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>它作为多智能体系统的骨干，提供编排、监控和智能体间协调的工具。该框架确保智能体能够高效运行而不相互干扰。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>智能体框架（Agent harness）是管理系统中多个AI智能体的生命周期、通信和资源分配的基础设施层或框架。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>编排</li> <li>多智能体系统</li> <li>生命周期管理</li> <li>智能体间通信</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>构建多智能体工作流</li> <li>协调专用AI服务</li> <li>管理分布式智能体资源</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/multi_agent_systems-%E5%A4%9A%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F/">multi_agent_systems (多智能体系统)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/agent_orchestration-%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E7%BC%96%E6%8E%92/">agent_orchestration (智能体编排)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/swarm_intelligence-%E7%BE%A4%E4%BD%93%E6%99%BA%E8%83%BD/">swarm_intelligence (群体智能)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/distributed_ai-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/">distributed_ai (分布式人工智能)</a></li> </ul>纳什https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/nash/Sat, 18 Jul 2026 10:53:14 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/nash/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>在AI中，特别是在多智能体系统和强化学习中，纳什均衡描述了一种稳定状态：给定其他所有智能体的策略，每个智能体的策略都是最优的。没有单个智能体能通过单方面改变策略而获益。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>指纳什均衡，博弈论中的一种状态，在其他参与者策略不变的情况下，没有任何参与者可以通过改变自己的策略来获得收益。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>博弈论</li> <li>战略稳定性</li> <li>多智能体系统</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>训练生成对抗网络 (GANs)</li> <li>自动驾驶车辆交通协调</li> <li>经济模拟智能体</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/minimax-%E6%9E%81%E5%B0%8F%E5%8C%96%E6%9E%81%E5%A4%A7/">Minimax (极小化极大)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/reinforcement-learning-%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Reinforcement Learning (强化学习)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/zero-sum-game-%E9%9B%B6%E5%92%8C%E5%8D%9A%E5%BC%88/">Zero-Sum Game (零和博弈)</a></li> </ul>