本研究回顾了181篇相关科学出版物，探讨了人工智能领域中新兴语言的定义、评估方法和研究不足。研究发现多智能体强化学习可解决学习沟通问题，探讨了多智能体通讯游戏中的紧急语言现象，重构了语言游戏范式，并研究了深度学习时代的紧急多智能体交流。提出了一个新的神经智能代理语言学习和通讯框架，成功实现了无偏见的代理之间单词顺序/格标记权衡的复制。研究还探讨了语言模型中的紧迫沟通与学习压力，以及基于深度学习的紧急通信应用。最后，研究解决了新兴语言在复杂多智能体系统中的通信现象不足的问题。

本研究通过引入两个新颖的合作环境，Multi-Agent Pong和Collectors，解决了新兴语言在复杂多智能体系统中的通信不足问题。研究发现，代理只有在需要协调以取得成功的状态下才会生成有意义的信息，强调了这种通信的稀疏性和必要性。