本研究通过序列抽象方法解决了协同多智能体学习中的协调问题，简化了联合动作空间，提升了算法的可扩展性和效率。实验结果表明，该方法有效协调了不同规模的智能体行为。

本研究提出了一种新方法，通过学习人类合作伙伴的生成模型，解决多代理强化学习中代理与人类的协调问题，实验结果表明该方法能显著提升代理的协作能力。