本研究提出了ADAGE框架，旨在解决智能体模型在适应环境变化方面的不足。该框架通过斯塔克伯格博弈形式化双层适应问题，整合政策设计和校准等任务，从而提升传统代理基础模型在复杂经济和金融环境中的表现。

本文研究了斯塔克伯格博弈中的学习动态及其收敛性，提出了基于梯度的学习更新规则和无遗憾算法，以优化多智能体强化学习。研究探讨了不同博弈设置下的均衡概念及学习代理之间的相互影响。