在人工智能发展中，从单智能体的感知与决策，逐步扩展到多智能体的集体智能，标志着智能系统向更高复杂度与更强自主性的跃迁。尤其是在多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）领域，通信（communication）与协作（coordination）的机制成为推动系统稳定性、效率与可扩展性的核心研究方向。然而，这两个术语常被交替使用，甚至在一些文献中模糊处理，导致理论研究和算法设计出现误解或低效实现。