Trong lý thuyết trò chơi, trò chơi Bayes là trò chơi mà thông tin về đặc điểm của những người chơi còn thiếu (ví dụ, không biết về thu hoạch của đối phương). Theo phương pháp của John C. Harsanyi, có thể mô hình hóa trò chơi Bayes bằng cách bổ sung một người chơi – gọi là "Tạo hóa/Tự nhiên". Vai trò của "Tự nhiên" là đặt ra một biến số ngẫu nhiên cho mỗi người chơi, bao gồm các kiểu người chơi khác nhau, và xác suất (hoặc phương trình xác suất) tương ứng với mỗi kiểu. Trong khi diễn ra trò chơi, ‘’Tự nhiên’‘ sẽ ngẫu nhiên chọn một kiểu người chơi, tùy theo xác suất phân bố các kiểu có thể xảy ra với mỗi người chơi. Mô hình hóa trò chơi Bayes theo phương pháp Harsanyi sẽ biến ‘’trò chơi thiếu thông tin’‘ thành ‘’trò chơi thông tin không hoàn hảo (tức là, người chơi không nắm được tất cả các bước đã diễn ra trong lịch sử trò chơi)’‘. Kiểu người chơi sẽ quyết định phương trình thu hoạch của người chơi đó. Xác suất tương ứng với mỗi kiểu người chơi, là xác suất mà người chơi thực sự hành động theo kiểu đó trên thực tế. Trong trò chơi Bayes, thiếu thông tin nghĩa là ít nhất một người chơi không biết kiểu người chơi (và đồng thời, không biết phương trình thu hoạch) của đối phương. Những trò chơi như vậy được gọi là trò chơi Bayes, gọi tên theo cách phân tích xác suất trong trò chơi. Ban đầu, người chơi sẽ đặt ra ‘’niềm tin’‘ về kiểu người chơi của đối phương (‘’niềm tin’‘ là phân bố xác suất về các kiểu có thể xảy ra với một người chơi), và có thể củng cố/ sửa đổi ‘’niềm tin’‘ đó theo Nguyên tắc Bayes trong quá trình tham gia trò chơi, ví dụ, ‘’niềm tin’‘ của một người chơi về đối phương có thể thay đổi dựa trên các hành động người đó đã thực hiện. Ở đây, người chơi thiếu thông tin, và niềm tin được mô hình hóa, do đó những trò chơi này cũng được sử dụng khi phân tích các trường hợp thông tin không hoàn hảo. Cân bằng Bayes hoàn hảo chỉ ra những trường hợp cân bằng có khả năng xảy ra trong các trò chơi động, người chơi lần lượt ra quyết định thay vì phải ra quyết định đồng thời. Tương tự, những trường hợp cân bằng có thể xảy ra như cân bằng Nash trong các trò chơi hoàn hảo và đầy đủ thông tin, ví dụ như trường hợp hứa hẹn hoặc đe dọa vô hiệu. Ta có thể loại bỏ những trường hợp cân bằng vô hiệu như vậy trong trò chơi hoàn hảo và đầy đủ thông tin, bằng cách sử dụng cân bằng Bayes hoàn hảo trong từng phân đoạn trò chơi (subgame perfect Nash equilibrium). Tuy nhiên, không phải lúc nào cũng có thể sử dụng cách giải này trong trò chơi thiếu thông tin, vì những trò chơi như vậy chứa khối thông tin không độc lập, và vì phân đoạn trò chơi phải chứa khối thông tin đầy đủ, nên trong nhiều trường hợp, chỉ có một phân đoạn trò chơi duy nhất – đó là toàn bộ trò chơi – và vì thế tất cả các cân bằng Nash đều được coi là cân bằng hoàn hảo cho phân đoạn trò chơi. Ngay cả khi một trò chơi có nhiều hơn một phân đoạn, khái niệm ‘’phân đoạn trò chơi hoàn hảo’’ không thể cắt ngang một khối thông tin, do đó một số cân bằng vô hiệu vẫn không bị loại bỏ. Để tinh giản các trường hợp cân bằng trong cách giải Bayes Nash hoặc ’phân đoạn trò chơi hoàn hảo, có thể áp dụng cách giải ‘’cân bằng Bayes hoàn hảo’’. Cân bằng Bayes hoàn hảo chính là phân đoạn trò chơi hoàn hảo, vì nó yêu cầu từng phân đoạn trò chơi phải được tối ưu. Tuy nhiên nó đặt ra niềm tin trong từng nốt quyết định, cho phép xử lý triệt để các bước trong khối thông tin không độc lập. Cho tới giờ, khi thảo luận về trò chơi Bayes, ta vẫn coi thông tin là hoàn hảo (hoặc nếu không hoàn hảo, các bước quyết định cũng diễn ra đồng thời). Tuy nhiên khi phân tích trò chơi động, cần phải có phương pháp mô hình hóa thông tin không hoàn hảo. Cân bằng Bayes hoàn hảo cung cấp cho chúng ta phương pháp này: người chơi đặt niềm tin vào các bước trong khối thông tin, điều này có nghĩa là khối thông tin có thể do Tự nhiên tạo ra (trong trường hợp thông tin không đầy đủ) hoặc do người chơi khác tạo ra (trong trường hợp thông tin không hoàn hảo) Khái niệm lý trí tuần tự quyết định cách tối ưu phân đoạn trò chơi trong cân bằng Bayes hoàn hảo. Một hồ sơ chiến lược đạt điều kiện lý trí tuần tự tại một "khối thông tin" nhất định trong một "hệ thống niềm tin" nhất định khi và chỉ khi "thu hoạch dự tính" của người chơi sở hữu khối thông tin đó (ví dụ: người chơi có quyền đưa ra quyết định tại khối thông tin đó) đạt mức tối đa, với điều kiện cho trước là các chiến lược của đối thủ. Một hồ sơ chiến lược đạt điều kiện lý trí tuần tự trong một hệ thống niềm tin nhất định nếu nó thỏa mãn điều kiện trên tại tất cả các khối thông tin. Một cân bằng Bayes hoàn hảo là một ‘’hồ sơ chiến lược’’ và một ‘’hệ thống niềm tin’’, tại đó các chiến lược đều đạt điều kiện lý trí tuần tự, với điều kiện cho trước là tồn tại hệ thống niềm tin, và hệ thống niềm tin đó thống nhất với hồ sơ chiến lược tại mọi trường hợp có thể xảy ra. Cần phải nhất mạnh điều kiện ‘tại mọi trường hợp có thể xảy ra’, vì một số khối thông tin không xảy ra với hồ sơ chiến lược cho trước, và vì vậy không thể áp dụng Nguyên tắc Bayes để tính toán xác suất tại các nốt trong khối thông tin đó. Những khối thông tin đó được coi là ‘’nằm ngoài đường cân bằng’’ và có thể gán bất kì niềm tin nào cho các khối thông tin đó. Các khối thông tin nằm ngoài đường cân bằng chỉ có thể được gán một số niềm tin trong giới hạn chặt chẽ, do yêu cầu cao về tính thống nhất, so với các khối thông tin ‘’hợp lý’’ khác. Thông tin trong trò chơi bên trái này là không hoàn hảo, vì người chơi thứ hai không biết hành động của người chơi thứ nhất khi bắt đầu tham gia trò chơi. Nếu cả hai người chơi đều có lý trí, và cả hai đều biết rằng tất cả bọn họ đều hành động theo lý trí, và mọi người chơi đều biết mọi thông tin mà đối thủ biết (ví dụ, người chơi thứ nhất biết rằng, người chơi thứ hai biết mình hành động theo lý trí, và người chơi thứ hai cũng biết đều này, v.v), theo cân bằng Bayes hoàn hảo, các diễn tiến trong trò chơi sẽ xảy ra như sau: Người chơi thứ hai không thể quan sát hành vi của người chơi thứ nhất. Người chơi thứ nhất muốn lừa người chơi thứ hai tin rằng mình đã chọn ‘’U’’ trong khi thực tế anh ta chọn ‘’D’’, sao cho người chơi thứ hai sẽ chọn ‘’D’ ‘’ và người chơi thứ nhất sẽ nhận được khoản thu hoạch là 3. Thực tế sẽ có cân bằng Bayes hoàn hảo tại đó người chơi thứ nhất chọn ‘’D’’ và người chơi thứ hai chọn ‘’U’ ‘’ và người chơi thứ hai tin rằng người chơi thứ nhất chắc chắn sẽ chọn ‘’D’’ (ví dụ, người chơi thứ hai đặt xác suất bằng 1 tại điểm người chơi thứ nhất chọn ‘’D’’). Trong thế cân bằng này, mỗi chiến lược đều tuân theo lý trí, với điều kiện cho trước là các niềm tin của người chơi, và mỗi niềm tin đều thống nhất với các chiến lược được thực hiện. Trong trường hợp này, cân bằng Bayes hoàn hảo chính là cân bằng Nash duy nhất.