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异构智能体协同强化学习：2026跨厂商多模型协作新范式
本文提出了一种新范式——异构协同强化学习（HACRL），以解决单一智能体在复杂任务中面临的能力瓶颈，并促进不同厂商之间的智能体协同优化。HACRL通过共享验证的交互轨迹，实现了不同架构、规模和厂商的智能体之间的双向知识传递，突破了传统多智能体系统对同构模型的限制。在训练阶段，智能体共享经过验证的轨迹以优化策略，而在推理阶段，它们可以独立执行任务并通过数据共享层进行交互。实验结果显示，该方法在27个长周期复杂任务中，任务完成率提升42%，推理成本降低58%，有效验证了其优越性。未来，研究团队计划进一步优化通信效率，探索更多异构智能体的协同场景，以推动智能体技术在产业中的应用。
