在多人-多Agent协同系统中，维纳的经典反馈机制将面临新的挑战，而协同过程中的“算计”（策略性决策与协调）成为实现高效协作的核心。

1、非线性与动态性

维纳的反馈理论（尤其是在控制理论中）通常假设系统的动态是确定性的或至少是可以通过简单的线性模型来描述。然而，多人-多Agent系统中的每个Agent往往都具有一定程度的自主性和非线性行为。随着Agent之间的互动和环境的不断变化，系统的整体行为可能变得非常复杂，并且非线性关系可能是不可忽视的。在多Agent系统中，Agent之间的互动可能导致系统行为的非线性，传统的基于线性控制理论的反馈方法可能难以有效地应对这种复杂性。通过引入强化学习、博弈论等方法来建模和优化多Agent系统中的行为，使其能够在动态环境中进行有效的协调。

2、协同与博弈

在多人-多Agent系统中，每个Agent可能都在追求自己的目标（例如最大化奖励、达成某个目标），同时又需要与其他Agent协同工作，这就引入了博弈论中的竞争与合作问题。不同Agent之间的协同会影响整体系统的表现，而这种影响通常不是简单的加法，而是依赖于Agent之间的策略和互动。维纳反馈理论主要处理单一系统中的反馈，而在多Agent协同中，多个Agent的目标、策略和行为彼此影响，导致系统的反馈和决策变得更加复杂。每个Agent的行为不仅受自身状态的影响，还会受到其他Agent的行为影响。鉴于此，可以引入合作博弈理论、协同过滤等方法来设计Agent之间的合作机制，从而在多Agent系统中实现有效的协同和协调。

3、信息共享与通信

多人-多Agent系统中的Agent通常需要进行信息共享和通信，以便协同完成任务。然而，信息的不对称、延迟、丢失等因素会影响系统的反馈机制，尤其是在大型系统中，如何有效地进行信息流动成为一个关键问题。传统的反馈控制系统通常假设信息可以完美传递并且及时更新，但在多Agent系统中，Agent之间的通信可能受到网络延迟、带宽限制、信息丢失等影响，这使得即时反馈变得更加困难。解决这些问题的思路可采用分布式控制方法、容错控制和网络优化算法来处理信息的不完美传输和延迟问题，以保证系统能够在复杂的通信环境中仍然有效运作。

4、自适应与学习能力

多Agent系统中的Agent通常具备一定的学习和适应能力，特别是在复杂环境下，Agent需要根据反馈不断调整策略。与传统的控制理论相比，这种学习和适应的过程更加动态和实时。传统的反馈控制理论主要依赖于事先设定的规则和模型，而在多Agent系统中，Agent的行为会不断变化，需要通过学习和调整来实现长期的协同。维纳反馈理论的固定性和依赖模型的特性可能无法适应这种动态变化，强化学习和深度学习等方法可以帮助Agent在不确定和动态的环境中通过试错和经验积累来逐渐优化反馈和决策策略。

5、规模化与复杂性

随着Agent数量的增加，系统的复杂性和交互关系呈指数级增长。在多Agent系统中，尤其是涉及到大规模合作与协调时，系统的计算和管理难度大大提高，传统的维纳反馈理论很难处理如此大规模和高复杂度的系统。也就是说，多Agent系统中的反馈过程需要考虑更多Agent之间的相互作用，而传统的反馈控制方法在面对大规模、复杂的系统时可能无法高效地提供解决方案。对此，可以采用分层控制、分布式决策、分布式优化等策略，将大型系统分解为若干较小的部分，从而简化整体系统的管理和反馈控制。

总而言之，维纳的反馈控制理论在处理单一系统中的反馈和控制时是非常有效的，但在多人-多Agent协同的环境中，由于系统的复杂性、非线性、多样性和信息限制等因素，传统的反馈机制面临挑战。解决这些挑战的思路包括引入更加灵活的学习方法、采用博弈论与合作策略、设计适应性强的分布式控制系统等，这些方法可以帮助多Agent系统在动态和不确定的环境中进行高效的协同和反馈调节，从“误差驱动”到“预测-博弈-学习”的多层反馈网络，协同效率取决于Agent的智能策略与动态协调能力，维纳的“控制即调节”进化为“控制即博弈与演化”。 

多人-多Agent协同通过深度算计与增强反馈的结合，不仅挑战了维纳的经典控制框架，更开辟了智能系统自主协作的新疆域。未来的控制论将更加注重动态适应性、策略涌现性与人机融合性，推动从“机械稳定”向“智能共生/重生”的范式革命。