合理推理的 AI 智能体可在零样本下避免博弈论失败：一种可证明的方法

针对多智能体交互中难以稳定达成战略均衡的问题，本文提出无需事后训练，现成的推理型 AI 智能体即可在零样本下实现类纳什均衡行为。理论证明，具备基于观察形成信念并做出最佳响应能力的“合理推理”智能体，其行为路径将收敛于延续博弈的弱纳什均衡。研究进一步放宽了收益共同知识假设，允许私有随机收益存在。通过在五种博弈场景中的实证模拟，验证了智能体内在的推理模式能自发产生稳定的均衡行为，无需通用对齐程序。