博弈论是应用数学的一个分支，研究多个理性主体在决策互相影响下的战略性互动。它能够建模竞争或合作场景，强调每个参与者的决策都会影响其他人的结果。博弈论区别于其他技术的关键在于其系统性刻画了决策相互依赖下的策略行为。
应用场景与示例
在人工智能领域，博弈论广泛应用于多智能体系统、网络安全（如攻击检测与防御）、自动化谈判及共享资源管理。在数字经济中，动态定价、自动化拍卖与激励机制设计等也是其重要应用领域。
主要软件工具、库与框架
主流工具包括Python库Gambit（用于经典与进化博弈的计算分析）、DeepMind的OpenSpiel（支持零和与一般和博弈的实验）、Axelrod-Python（模拟重复囚徒困境）。通用软件如MATLAB和R也提供博弈论相关模块。
最新进展与趋势
当前研究聚焦于算法博弈论、与机器学习的深度融合（特别是在竞争环境中智能体训练）及信息不完全博弈的研究。生成式AI与协作机器人等新兴应用场景不断涌现，为战略与集体决策提供了新范式。