在继续执行牵头任务时，机器人之间可以维持着不间断的通讯，比如我通过了一扇门，于是以向右转90度，行进两英尺，我遇上一堵墙，于是以右转90度，行进4英尺，我遇上一堵墙这样它们能同时掌控事件的最新进展。当然，计算机能没什么艰难地把大量信息文档存储，必须时立刻徵出来，辨别出有当下情况，但对人类来说，这样连串密集的数据不会让人傻丢弃。　　在前不久开会的美国人工智能发展协会年会上，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）研究人员明确提出了一种仿真机器人合作的新方法，能使所需的通讯量减少60%。

新的模型让设计人与机器人合作系统显得更容易，比如打造出一支人机合作的应急救援队伍。　　减少多智能体系统通讯成本　　在计算机术语中，多智能体系统（MultiagentSystem）是自律智能体（电子的或非电子的）之间能构建给定协作的系统。每个主体既要能运营一个体现它所理解的世界当前状态的模型，即机器人世界观，还要能运营其他任何一个机器人的世界观模型。

在模型精确性概率中，机器人本身也是必须考虑到的因素，它们必需以这些概率为基础，要求否转变自己的不道德。　　仿真多智能体系统的方法称作Dec-POMDP（分布式部分可观测马尔可夫决策过程）。Dec-POMDP系统还包括多种不确定性，要考虑到队伍中某一个机器人的世界观否准确，它对伙伴世界观的辨别否准确，还要考虑到它采行的任何一项行动能否顺利。比如，机器人原计划向前移动20英尺，却找到纵向吹向的风把自己刮起得位移了路线。

如果一个机器人要求公布一条新的信息，不会被迫同伴也改版自己的模型，在整体中搅起新一轮的不确定性。如果这一信息并非适当的，就只不会导致相当严重滞缓而约将近任何目的。　　一般情况下，Dec-POMDP系统不会对环境情况做到一些先验假设，让机器人在这些假设的基础上行动。但应急反应系统无法再行做到假设，因为救援队一般来说要转入不熟知的环境，最差的先验科学知识也不管用。

而且应急救援要对环境有全局性掌控，算数出有一套多机器人方案十分耗时。研究人员的设计是，让系统忽视行动效果的不确定性，假设无论一个机器人想做到什么，它都会去做到。　　协商个体行动使整体线性规划　　当机器人收到一条新的信息，比如某建筑物内一条地下通道被堵塞了，它有3个自由选择：一是忽略这条信息；二是接纳它但不公布过来；三是接纳并公布该信息每个自由选择都有优点和适当的通讯成本。如果机器人把新的信息划入自己的世界观模型但不收到去，也不会产生成本，即对同伴来说，要辨别它的世界观不会更加艰难。

对于每个机器人取得的每条新的信息，新的系统不会根据它们的世界模型、它们对伙伴不道德的预期、更加有效地已完成联合目标的可能性等，展开成本效益分析。

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