Multi-agent Framework（多智能体框架）

多智能体框架中，每个智能体具有自主决策能力，通过共享环境或直接通信进行交互。关键技术包括通信协议、协调机制和信用分配。在强化学习中，多智能体强化学习（MARL）研究智能体在合作、竞争或混合场景下的学习算法，如MADDPG、QMIX。在LLM领域，多智能体框架用于模拟社会对话、协作解决问题，如MetaGPT、AutoGen等，通过角色分工提升复杂任务的处理能力。