DuelMIXの概念は、他の多主体学習手法にも応用できる可能性があります。特に、DuelMIXが採用しているデュエリングネットワークのアプローチは、エージェントが持つ情報をより効果的に活用するためのフレームワークを提供します。この手法は、他の協調的なマルチエージェント強化学習（MARL）アルゴリズムにおいても、エージェントの行動選択や価値関数の近似を改善するために利用できるでしょう。また、DuelMIXの重み付けされたミキシングメカニズムは、異なる情報源を統合する際の柔軟性を提供し、他のアルゴリズムにおいても同様の効果を発揮する可能性があります。したがって、DuelMIXの設計原則は、さまざまな多主体学習シナリオにおいて、パフォーマンスを向上させるための有用な手段となるでしょう。