在机器人技术快速发展的背景下，IKER和PAR模型为机器人操作提供了新可能。IKER通过视觉语言模型提升机器人在复杂任务中的适应性，PAR模型增强多智能体交互的预测能力。这些模型的应用可提高制造和医疗等领域的效率，但实施过程中仍面临技术挑战。
本文综述多智能体交互与博弈研究，涵盖人机交互轨迹预测、混合在线POMDP导航、Nash均衡无人机赛车、社交导航潜空间学习、粒子动态混合纳什均衡求解、深度强化学习多子目标导航、平衡状态推断、零阶优化连续博弈、多智能体纳什均衡强化学习及无导数博弈均衡算法，旨在提升导航安全与效率。
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