本研究探讨了人机协作中的深度强化学习技术，提出了异构代理镜像学习（HAML）和基于偏好的强化学习（PbRL）等框架和算法，以提高协作效率和稳定性。研究表明，通过引入人类反馈和动态调整目标，这些方法在复杂任务中显著提升了表现，为未来的多智能体系统奠定了理论基础。