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人工智能（Artificial Intelligence, AI）的发展已逐步走向自主决策与环境交互，其中 强化学习（Reinforcement Learning, RL） 扮演着关键角色。

在人工智能（AI Agent）的实际应用场景中，系统的鲁棒性（Robustness）至关重要。然而，AI Agent 常常容易受到对抗样本（Adversarial Examples）的攻击

基于自适应信号处理的AI Agent多任务协同控制方法研究 引言 随着人工智能的发展，AI Agent 在复杂环境下的多任务协同控制成为关键研究方向。传统方法依赖于固定控制律，难以应对任务间的动态变化