本文介绍了一种基于贝叶斯框架和高斯近似的蒙特卡洛树搜索方法，旨在更准确地估算节点价值和不确定性。研究表明，该方法在策略和非策略情境下具有优越的收敛性，并通过贝叶斯探索网络和变分推断在无模型方法中表现出色，能够学习到贝叶斯最优策略。