本研究提出了一种新的知识驱动贝叶斯赌博策略（KABB）框架，旨在解决多智能体系统中的静态知识假设和协调效率低下的问题。该框架通过三维知识距离模型和知识感知的汤普森采样策略，增强了智能体的协调能力，实现高性能与低计算需求的最佳成本性能平衡。