Bài báo này đề cập đến vấn đề nhận dạng mục tiêu trong môi trường đa tác tử. Không giống như các nghiên cứu trước đây về nhận dạng mục tiêu thụ động, chúng tôi tập trung vào nhận dạng mục tiêu chủ động (AGR) và đề xuất một phương pháp thu thập thông tin chiến lược để giảm thiểu sự không chắc chắn. Dựa trên khuôn khổ xác suất, chúng tôi trình bày một giải pháp tích hợp cơ chế cập nhật niềm tin chung và thuật toán Tìm kiếm cây Monte Carlo (MCTS). Điều này cho phép lập kế hoạch và suy luận hiệu quả các mục tiêu ẩn của các tác tử mà không cần kiến thức chuyên biệt về miền. Các kết quả thử nghiệm trong một miền dựa trên lưới chứng minh rằng cơ chế cập nhật niềm tin chung được đề xuất vượt trội hơn nhận dạng mục tiêu thụ động, và thuật toán MCTS độc lập với miền hoạt động tương tự như các đường cơ sở tham lam chuyên biệt cho miền. Điều này chứng minh rằng giải pháp được đề xuất là một khuôn khổ suy luận mục tiêu thực tế và mạnh mẽ, đặt nền tảng cho các hệ thống đa tác tử tương tác và thích ứng hơn.
