人工智能分布式部署中智能体系统的广泛应用，对高效选择影响智能体学习行为的参数、在复杂环境中实施机制设计，以及整合多元智能体能力实现目标结果提出了新挑战。算法机制设计作为计算机科学、数学和经济学的交叉领域，致力于开发引导理性智能体达成预期行为的算法，其应用涵盖资源分配、成本分摊、定价与组合拍卖等场景。然而，传统方法受限于计算约束与静态假设，在充满不确定性与动态变化的环境中效果不佳。

本论文通过融合强化学习（RL）与贝叶斯优化（BO），针对动态多智能体场景开发自适应机制以突破上述局限。我们提出多智能体强化学习（MARL）中机制设计的新框架，依托创新的BO方法高效探索潜力方案。MARL可捕捉随机环境中多智能体动态交互的复杂性，通过求解底层马尔可夫博弈以学习联合策略。评估多MARL场景的计算复杂度问题通过以下方式解决：（I）扩展后继特征至纳什均衡策略的迁移学习；（II）采用BO框架限定评估预算，使问题可解。

所提机制设计框架的有效性在出租车平台司机服务费设定、共享自然资源开发管理（社会福利最大化）、探索任务机器人集群硬件采购决策优化，以及激励机制与招募策略设计（委托方目标最优化）等实际应用的基准研究中得到验证。该方法在现实问题上展现的优越性，凸显了BO与MARL融合优化复杂多智能体系统的潜力，为机制设计领域的未来研究奠定了坚实基础。