本文探讨了量子强化学习在多智能体系统中的应用，提出了一种基于变分量子电路的算法，显著减少了可训练参数并提高了性能。研究表明，该方法在Coin Game环境中优于传统神经网络，减少了97.88%的参数，同时实现了快速收敛和有效合作。