强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为人工智能中建模“智能体-环境交互”的核心范式，近年来已在众多复杂系统中展现出惊人的性能。随着深度神经网络与计算资源的发展，RL已从传统的表格型方法迈向深度强化学习（Deep RL）阶段，极大拓展了其在高维状态空间下的泛化能力与实用性。
在此基础上，多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）应运而生，成为应对多方博弈、群体协作与复杂机制设计等问题的关键技术路径。近年来，MARL在多个领域取得了令人瞩目的成果：它不仅推动了《星际争霸II》、《德州扑克》、《陆军棋》等复杂博弈中超越人类的AI系统诞生，也在经济政策优化、仿人足球、多机器人协作、语言涌现与社会行为建模等任务中实现重大突破，成为连接智能体学习与群体智能的核心桥梁。强化学习也因此从单体智能迈向群体智能，从控制优化工具演化为“社会建模引擎”。
与此同时，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的崛起，为构建具备推理、协作与语言能力的认知智能体提供了前所未有的技术基础。LLMs不仅能以自然语言感知环境、表达意图，更能作为策略生成器、通信协议或行为控制器嵌入强化学习体系中，成为多智能体系统中的“语言中枢”与“知识内核”。基于此，融合MARL与LLMs的认知型智能体系统，正逐步形成新的研究范式，为人工智能的泛化能力、交互能力与社会适应能力打开新局面。
本次分享将围绕“单智能体强化学习 - 多智能体强化学习 - 大语言模型”这一技术进化路径，系统讲解从单智能体强化学习到多智能体协同的机制构建，再到融合语言模型的前沿探索，帮助您全面理解当代智能体系统的发展逻辑与未来趋势。
一、强化学习基础框架：从单智能体到深度策略优化的核心原理梳理
理解智能体决策过程：系统解析状态、动作、奖励、策略、值函数等基本概念及其交互闭环；
强化学习的典型方法谱系：从值函数方法（如Q-Learning、SARSA）到策略优化方法（如REINFORCE、PPO）的一体化进化；
深度强化学习的关键机制：引入神经网络后的泛化能力、经验回放、目标网络、策略稳定性与样本效率提升机制；
代表算法结构剖析：聚焦DQN与PPO算法的实际构建流程，搭建强化学习系统的基础认知图谱。
深度强化学习在组合优化问题求解中的应用实践：介绍深度强化学习在求解组合优化问题中的思路与案例
二、多智能体强化学习范式演进：从独立学习到群体协同的策略博弈建模
MARL问题定义与挑战全景：非平稳性、信用分配、策略耦合、通信建模等核心瓶颈分析；
典型方法框架解析：从Independent Q-Learning到CTDE（集中训练、分布执行）框架下的VDN、QMIX、MADDPG、MAPPO等主流模型机制；
多智能体强化学习经典工作：回顾多智能体强化学习在复杂博弈与协作任务中的经典工作；
三、融合大语言模型的多智能体智能体建构：LLM-Agents范式的兴起与技术逻辑
LLM引入的三类路径：作为状态嵌入器（语言感知）、策略生成器（行为规划）与通信引擎（信息交互）；
构建语言协同智能体：刻画语言中的目标意图、环境状态与多智能体指令分发关系，实现“语言即策略”；
展望未来：LLM-Agents作为通用型协作智能体架构的雏形，将如何重构群体智能与复杂系统建模的新范式。
强化学习 / 深度强化学习 / 马尔可夫决策过程 / 组合优化
多智能体强化学习 / 博弈论 / 蒙特卡罗树搜索 / 大语言模型
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曾利，国防科技大学系统工程学院二年级在读博士，立理AI联合创始人。本硕博均就读于国防科技大学，在Nature Machine Intelligence、ICDM、CIKM、科研管理等会议和期刊上发表学术论文30余篇。
研究方向：复杂网络、强化学习、组合优化、大语言模型等
2025年7月22日（周二）晚上19:30-21:30
https://pattern.swarma.org/study_group_issue/923?from=wechat
集智俱乐部联合山东工商学院副教授高德华、天津大学教授薛霄、北京师范大学教授张江、国防科技大学博士研究生曾利共同发起「大模型时代下的Agent建模与仿真」读书会。读书会自2025年7月8日开始，每周二晚上7:30-9:30进行，预计持续分享8周左右。扫码加入Agent建模与仿真的前沿探索之旅，一起共学、共创、共建、共享「大模型时代下的Agent建模与仿真」社区，共同畅想大模型时代人工社会的未来图景！
