在實際部署中，根據不同任務的特點自適應地調整MAST的超參數，可以考慮以下幾個策略：
任務特徵分析：首先，對不同任務進行特徵分析，包括環境的複雜性、智能體的數量、觀察空間的維度等。根據這些特徵，可以設計相應的超參數配置。例如，對於高維度的觀察空間，可以考慮增加稀疏性以減少計算負擔。
自適應超參數調整：可以實現一個自適應的超參數調整機制，根據智能體在訓練過程中的表現動態調整超參數。例如，當智能體的表現不佳時，可以減少稀疏性以提高模型的表達能力；反之，當表現穩定時，可以增加稀疏性以提高計算效率。
基於性能的回饋機制：在訓練過程中，設計一個基於性能的回饋機制，根據智能體的學習進度和環境的變化自動調整超參數。這可以通過監控訓練損失、獎勵信號等指標來實現。
超參數優化算法：可以使用自動化的超參數優化算法（如貝葉斯優化或網格搜索）來尋找最佳的超參數配置。這些算法可以在多次實驗中自動調整超參數，以找到最適合特定任務的配置。