AGiR框架：混合动机博弈中缓解过度依赖礼物

针对混合动机博弈中智能体因过度依赖外部赠予奖励（Gifts）而无法学习核心增益行为的问题，AGiR 框架被提出以缓解“过度依赖礼物”现象。 该框架核心引入了自适应拒绝机制，允许智能体在策略更新时选择性地拒绝部分礼物信号。该机制与现有赠予方案解耦，支持去中心化学习，无需对现有训练流程进行重大修改。 在多种环境和赠予方案测试中，该方法能显著降低对赠予的依赖，防止策略陷入“牺牲”状态，并提升了公平性指标。相关成果于2026年11月3日发布在arXiv平台（cs.lg）。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。