多智能體融合（Multi-Agent Fusion）是指在多智能體系統（MAS, Multi-Agent System）中，多個智能體（Agent）通過協作、競爭或共享信息，實現全局最優的智能決策和任務執行。該方法廣泛應用于人工智能、機器人協作、分布式計算、強化學習等領域。

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1. 多智能體融合的關鍵技術

（1）智能體協作機制

• 集中式融合：由中央控制單元協調各智能體，適用于信息完整、計算資源集中的場景。

• 分布式融合：各智能體獨立決策，適用于去中心化、自主決策的場景，如無人機集群、智能交通。

• 混合式融合：結合集中與分布式方法，適應復雜環境。

（2）信息共享與知識融合

• 多模態數據融合：不同智能體可使用視覺、語音、文本等多模態數據，提高感知與決策能力。

• 博弈論與強化學習：智能體間通過策略博弈（如Nash均衡）或強化學習（如MARL, Multi-Agent Reinforcement Learning）進行動態調整。

（3）智能體通信與協作優化

• 基于強化學習的自適應通信：減少通信開銷，提高協作效率。

• 基于圖神經網絡（GNN）的信息傳播：適用于智能交通、機器人編隊等復雜拓撲結構。

（4）個體決策與群體智能

• 基于角色的任務分配：智能體根據能力與環境變化，動態調整角色分工。

• 集群智能（Swarm Intelligence）：模擬蜂群、蟻群等群體行為，實現全局最優決策。

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2. 典型應用場景

（1）智能交通

• 車聯網（V2X）中，多智能體協同優化信號控制，緩解交通擁堵。

• 自動駕駛車輛協作，提高行駛安全性。

（2）多機器人協作

• 無人機編隊、自動化倉儲機器人（如Kiva系統）。

• 多機器人協同完成復雜任務，如災難搜救、環境監測。

（3）金融與市場分析

• 交易智能體在金融市場中競爭與合作，優化投資策略。

• 供應鏈優化，多企業協同提升供應鏈效率。

（4）智能制造

• 多智能體在工業生產線上動態調整生產調度，提高柔性制造能力。

（5）醫療與健康

• 遠程醫療中，智能體融合病理、基因、影像等多源數據，輔助疾病診斷。

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3. 未來發展趨勢

• 多智能體大模型（Multi-Agent Large Models, MALM）：結合大規模預訓練模型，提升智能體的自主學習與推理能力。

• 自適應智能體架構：增強多智能體的環境適應性，實現跨領域協作。

• 人機共融智能體：智能體與人類協作，提高人機交互體驗，如智能助手、輔助駕駛等。