クロスエージェントの協調予測モジュールを発展させるためには、通信品質の低下に対する頑健性を高めるためのいくつかのアプローチが考えられます。まず、歴史的なグローバル特徴のトラジェクトリを利用して、現在の協調特徴を予測する能力を強化することが重要です。これにより、エージェントが隣接エージェントからの情報を受信できない場合でも、過去のデータを基にした予測を行うことができ、精度を維持することが可能です。
さらに、機械学習や深層学習の手法を用いて、通信の遅延や欠落を考慮したモデルを訓練することも有効です。具体的には、シミュレーション環境で様々な通信障害を模擬し、そのデータを用いてモデルを訓練することで、実際の通信環境における頑健性を向上させることができます。また、エージェント間の通信を最適化するために、重要な情報のみを選択的に送信するメカニズムを導入することも、通信コストを削減しつつ、必要な情報を確保するための有効な手段です。