本文探讨了在线学习中不同利益相关方的经济利益一致性，提出了动态合同解决方案和多智能体强化学习方法，以解决代理问题和奖励设计的冲突。研究表明，采用有效算法可以实现最优合同，提升委托方效用，并在多轮合同中取得突破性进展。

本文探讨动态合同在代理问题中的应用，提出了一种多轮合同承诺的算法，旨在高效学习近似最优合同。研究涉及多智能体强化学习、激励感知的任务委托理论及优化决策算法，以解决代理与主体之间的激励问题，提升合同设计的有效性和合规性。