本研究提出彩虹延迟补偿（RDC）框架，旨在解决多智能体系统中的观察延迟问题。通过扩展去中心化部分可观察马尔可夫决策过程，RDC有效克服个体延迟对强化学习的影响，实验结果显示在多种延迟场景下显著提升性能。