多智能体军事协同系统：智能化防务体系中的关键技术框架
多智能体军事协同系统是智能化防务的重要理论方向，通过分布式感知、决策一致与协同控制，构建高效、鲁棒的系统协同模型。本文从概念、技术基础到发展趋势进行系统解析，探讨其在提升整体作战效能、推动系统智能演进中的理论价值，为相关研究提供参考。（238字）
2026年智能体架构综述：从笨重设计到多智能体架构（MAS）
2024是智能体“前哨战”，2026则是生产级智能体的“分水岭”。告别笨重的单体设计，多智能体系统（MAS）正成为主流。通过“路由+执行者”架构与审计机制，实现专业分工、高效协作。AI不再只是工具，而是企业级操作系统，开启智能化协作新纪元。
智能体应用场景拆解：它适合出现在系统的哪些位置？
智能体应用的关键不在“能否做”，而在“应放在系统何处”。本文从工程视角指出：智能体应作为被调度的执行模块，嵌入非结构化节点，避免成为中枢大脑。宜用于后台任务、辅助执行，而非前端交互或决策判断。合理位置需满足可降级、可替代、失败成本低等特征，确保系统稳定性。
科技云报到：2026，AI开启“共生智能”新纪元
2026年，港股AI热潮引爆，智谱AI与MiniMax接连上市，募资近百亿、市值破千亿，标志国产AI迈入资本化新阶段。技术从“预测文本”迈向“理解世界”，具身智能、多模态、世界模型推动产业重构。ToC超级应用与ToB垂直场景双轨并进，AI正式成为社会基础设施。科技云报道，见证AI价值爆发元年。
多智能体强化学习（MARL）核心概念与算法概览
多智能体强化学习（MARL）研究多个智能体在共享环境中协同或竞争的决策问题。每个智能体拥有局部观测、独立策略，且环境因其他智能体的学习而动态变化，导致非平稳性、信用分配难、协调复杂等挑战。广泛应用包括交通控制、机器人协作、广告竞价等。常用方法如IQL、VDN、QMIX、MADDPG、MAPPO等，结合集中训练分布式执行（CTDE）提升稳定性。通过简单协调游戏可窥见MARL核心机制：智能体需在探索与协调间平衡，以涌现合作行为。
