本研究提出了一种分层图强化学习框架（HGRL），旨在通过网络结构干预促进复杂多代理系统中的亲社会行为。研究表明，代理间的社会学习显著影响系统行为，HGRL在低社会学习下能够维持合作，但在高社会学习情况下可能导致合作崩溃，强调了管理者权威在防止系统失败中的重要性。