摘要
Agent协商作为多Agent系统中实现Agent之间交互与合作的重要机制，其效率和结果往往受到对手行为的影响。
准确预测和建模对手行为，对于Agent制定有利的协商策略至关重要。
本文首先介绍Agent协商和对手行为建模的基本概念，接着梳理了对手行为建模的研究概况，包括基于博弈论、机器学习、强化学习等方法。
然后，对现有研究方法的优势和不足进行评述，并探讨了混合建模策略的应用前景。
最后，展望了Agent协商中对手行为建模策略的未来研究方向。
关键词：Agent协商；对手行为建模；博弈论；机器学习；强化学习
随着人工智能技术的发展，Agent（代理）技术在分布式人工智能、电子商务、智能交通等领域得到广泛应用。
Agent是指能够感知环境并采取行动以实现目标的智能体。
在多Agent系统中，多个Agent之间需要进行交互和协商，以达成共同目标或解决冲突。
Agent协商是指多个Agent通过交换信息、提出方案、讨价还价等方式，最终达成一致协议的过程。
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