AI 代理通过共享知识、数据或策略来协作学习，以提高其个体或整体性能。这一过程通常涉及去中心化通信，代理独立运作但交换见解以改进其模型。例如，在联邦学习中，多个设备在各自数据上训练本地模型，并仅与中央服务器共享模型更新（而非原始数据），中央服务器聚合这些更新以创建全局模型。类似地，多智能体强化学习系统使代理能够在共享环境中相互学习经验，例如机器人在仓库中协调导航。协作学习框架强调效率、可扩展性和隐私保护，使其适用于中心化数据收集不可行的分布式系统。
一种常见方法是联邦学习，其中代理（例如，智能手机、物联网设备）在本地进行训练并定期同步模型参数。例如，键盘应用可以使用联邦学习改进跨用户的自动完成建议，而无需暴露个人打字数据。另一种方法是多智能体强化学习 (MARL)，其中代理在共享环境中互动，并通过观察其他代理的行为进行学习。在交通控制场景中，自动驾驶汽车可以通过共享其预期路径并根据集体结果调整策略，在交叉口协商优先通行权。迁移学习也发挥着作用：在一个领域（例如，图像识别）训练过的代理可以将其模型作为起点，用于解决相关任务（例如，视频分析）的另一个代理，从而减少训练时间和资源重复。
协作学习中的挑战包括管理通信开销、确保代理间的公平性以及防止对抗性干扰。例如，如果一个代理贡献了低质量数据或恶意更新（“拜占庭”故障），它可能会降低全局模型的性能。安全聚合（例如，同态加密）和冗余检查（例如，多数投票）等技术有助于减轻这些风险。此外，区块链等框架可以透明地记录贡献，以便审计数据来源。尽管存在这些障碍，协作学习通过汇集多样化的数据源，同时保持隐私和可扩展性，从而支持构建鲁棒、自适应的系统——例如优化天气预测的分布式传感器网络。开发人员可以使用 TensorFlow Federated 或 PySyft 等库来实现这些策略，这些库提供了用于去中心化训练和安全数据处理的工具。