那么多智能体强化学习呢？

多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习的一个分支，它关注的是由两个或更多自主决策的智能体（agents）互动的问题。在这样的环境中，每个智能体不仅要优化自己的奖励，还要考虑其他智能体的行为，因为它们的行动会相互影响。MARL的目标是设计策略，让所有智能体能够协作或竞争，共同达到最优状态。

关键挑战包括协调问题、合作与冲突、环境建模复杂性以及 Credit Assignment（如何将整体团队的奖励分配给个体智能体）。应用领域广泛，比如游戏策略、交通控制、资源管理等。