本文研究了元学习在动态和对抗性场景中的应用，提出了多智能体竞争环境RoboSumo，并设计了新算法以提升机器人在少样本情况下的适应能力。实验结果表明，元学习在快速调整策略和环境适应性方面表现优越，展示了其在强化学习中的潜力。