该文综述多智能体强化学习（MARL）进展，聚焦分散式设置下的协调协议，从分布式优化视角梳理强化学习由单智能体向多智能体系统的演变，强调MARL与分布式优化、信号处理的结合，涵盖集中训练分散执行、共识学习、网络化智能体的去中心化决策、多机器人协作、多任务学习及采样复杂度问题，并总结未来方向与挑战。