本文研究多智能体强化学习在仿真与现实差距中的脆弱性，提出稳健马克夫博弈（RMG）来解决多智能体诅咒。开发了样本高效算法，提升了在状态不确定性下的鲁棒性，并在多模态环境中实现了先进水平。研究还优化了样本复杂度，确保策略在环境不确定性下的鲁棒性。

本研究提出了一种新的框架，通过引入动态稳健扭曲风险度量，解决强化学习中代理策略受风险偏好和模型动态影响的问题。该框架结合环境不确定性，建立了稳健的风险关注强化学习，显示出在投资组合配置中的优异表现。