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10_Wiki/Topics_GD/Game-Theory-in-AI.md

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     - **Nash Equilibrium (나시 균형):** 모든 플레이어가 상대방의 최선에 대응하여 최선의 선택을 하고 있는 정적 상태.
     - **Zero-sum vs Non-zero-sum:** 한쪽의 이득이 다른 쪽의 손실인 상황과 상생이 가능한 상황의 구분.
     - **Minimax Algorithm:** 최악의 경우에 발생할 손실을 최소화하는 전통적인 게임 트리 탐색 기법.
-    - **Multi-Agent[[ system]]s (MAS):** 여러 AI 에이전트가 협력하거나 경쟁하며 복잡한 문제를 해결하는 구조.
+    - **Multi-Agent[[_system|system]]s (MAS):** 여러 AI 에이전트가 협력하거나 경쟁하며 복잡한 문제를 해결하는 구조.
 - **의의:** 강화학습(특히 Multi-agent RL)과 경제 시스템 모델링, 자율주행차 간의 통행 협상 등 현대 AI의 사회적 상호작용 설계의 근간.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 다중 에이전트 협업 프로토콜은 게임 이론적 관점에서 각 에이전트의 작업 할당과 자원 분배를 최적화하여 전체 시스템의 효율성을 극대화함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Multi-Agent-Systems-MAS]], [[Reinforcement-Learning]], Decision-Making, Mechanism-Design
+- [[Multi-Agent-Systems-MAS|Multi-Agent-Systems-MAS]], [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]], Decision-Making, Mechanism-Design
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Game-Theory-in-AI.md