论文提出BayesBeliefAgent，针对多智能体系统中伙伴中途换策略而智能体反应迟缓的问题，结合GPT-4o规划器与贝叶斯追踪，仅在动作与推断技能矛盾时触发重规划。在Overcooked基准上，该法将信念-行动差距从0.41降至0.20，重规划次数减少20-80倍，但Forced Coordination布局收益有限。

上海交通大学SJTU-MARL实验室与AGI-Eval社区联合开发的DPT-Agent框架旨在提升大模型与人类的实时协作能力。该框架结合双过程理论，实现了快速响应与复杂策略思考的平衡，特别在《Overcooked》游戏中展现了强大的协作能力和灵活的动态分工，已开源并支持多种模型评估，推动人机协作研究。