在人工智能（AI）的快速发展中，多智能体系统（Multiagent Systems, MAS）已成为解决复杂现实问题的重要工具。从自动驾驶车辆协同行驶到智能电网的能源分配，从在线市场的交易策略到社交网络中的信息传播，多个智能体之间的交互与合作无处不在。然而，多智能体环境中的动态性、不确定性和异质性使得传统AI方法难以有效应对。
在这样的环境中，对手建模（Opponent Modeling） 显得尤为关键。简单来说，对手建模是指智能体通过观察其他智能体的行为，推测其策略、意图或内部状态，从而优化自身决策的过程。例如，在自动驾驶中，车辆需要预测其他车辆的行驶意图；在博弈游戏中，玩家需要推断对手的策略以制定应对方案。
然而，传统对手建模方法依赖于一些理想化的假设，如共同先验假设（Common Prior Assumption, CPA） 和自利假设（Self-Interest Hypothesis, SHI）。CPA假设所有智能体在决策前共享相同的基础信念，而SHI假设每个智能体仅追求自身利益最大化。遗憾的是，这些假设在现实世界中往往不成立：智能体可能具有不同的背景知识、信念和目标，甚至可能表现出合作、利他或公平的行为。
本文旨在解读一篇由希腊克里特技术大学（Technical University of Crete） 研究团队发表的论文，该论文系统性地探讨了如何结合图神经网络（GNN）、深度强化学习（DRL）和概率主题建模（PTM） 来突破传统对手建模的局限，构建更适应现实世界的多智能体系统。
感兴趣阅读论文：https://arxiv.org/abs/2511.10501
#大模型 #AI #Agent #智能体 #图神经网络 #深度强化学习 #多智能体
在这样的环境中，对手建模（Opponent Modeling） 显得尤为关键。简单来说，对手建模是指智能体通过观察其他智能体的行为，推测其策略、意图或内部状态，从而优化自身决策的过程。例如，在自动驾驶中，车辆需要预测其他车辆的行驶意图；在博弈游戏中，玩家需要推断对手的策略以制定应对方案。
然而，传统对手建模方法依赖于一些理想化的假设，如共同先验假设（Common Prior Assumption, CPA） 和自利假设（Self-Interest Hypothesis, SHI）。CPA假设所有智能体在决策前共享相同的基础信念，而SHI假设每个智能体仅追求自身利益最大化。遗憾的是，这些假设在现实世界中往往不成立：智能体可能具有不同的背景知识、信念和目标，甚至可能表现出合作、利他或公平的行为。
本文旨在解读一篇由希腊克里特技术大学（Technical University of Crete） 研究团队发表的论文，该论文系统性地探讨了如何结合图神经网络（GNN）、深度强化学习（DRL）和概率主题建模（PTM） 来突破传统对手建模的局限，构建更适应现实世界的多智能体系统。
感兴趣阅读论文：https://arxiv.org/abs/2511.10501
#大模型 #AI #Agent #智能体 #图神经网络 #深度强化学习 #多智能体
