本文介绍了多种搜索算法和策略优化方法，如不对称抽象、弹性MCTS和PAPO，旨在提升大规模游戏中的智能体性能。这些方法在复杂博弈和多智能体导航问题中表现优越，有效解决策略问题并优化游戏设计。

本文探讨了环境优化问题，提出了无模型解决方案，利用强化学习处理约束条件，阐明环境与绩效的关系。研究了多智能体导航的多种方法，包括实时双层优化算法和基于演员-评论家的适应性策略，展示了在复杂环境中的有效性和优势。

该文综述涌现通信研究：利用多语言模型与视觉语言游戏提升低资源语言的无监督机器翻译；提出EC²视频语言预训练表示和LEC知识蒸馏框架，实现少样本具身控制与多智能体导航，训练收敛提速61.8%；揭示智能体涌现信号具有组合结构与空间指向性，并探索信息瓶颈方法。