为什么多智能体深度强化学习，有时能获取不了状态，有时获取两个状态

多智能体深度强化学习中的状态获取问题，主要是因为多智能体环境的动态性和不确定性导致的。

在多智能体环境中，智能体的状态可能会受到其他智能体的影响，同时也可能会受到环境的影响，这导致了智能体的状态获取不一定是完全可靠的。有时候智能体可能只能获取到局部信息，而无法获取到全局信息，这就导致了智能体的决策可能是不完全准确的。

此外，多智能体环境中的状态也可能是非常复杂的，智能体需要获取多个状态才能够完整地描述环境的状态，这可能导致智能体获取了两个或多个状态。这种情况下，智能体需要将这些状态进行融合，才能够得到完整的环境状态，并作出正确的决策。

因此，在多智能体深度强化学习中，智能体的状态获取问题是一个非常重要的问题，需要综合考虑多种因素，包括智能体的感知能力、环境的动态性、状态的复杂度等等，来制定合适的状态获取策略，以提高智能体的性能。