在更複雜的系統中，例如多智能體協作或部分可觀測的環境，基於高斯近似的方法仍然可以有效，但需要進行一些調整和擴展。在多智能體系統中，各個代理之間的互動和協作會影響狀態估計和行為決策。這要求代理能夠共享信息，並根據其他代理的行為和狀態進行動態調整。這可以通過使用集體智能和協同過濾技術來實現，從而提高整體系統的性能。
在部分可觀測的環境中，代理面臨的挑戰是如何在不完全信息的情況下進行有效的推理和決策。這時，基於高斯近似的方法可以通過引入隱藏狀態模型來應對這一挑戰。代理可以使用隱馬爾可夫模型（HMM）或其他隱藏狀態推理技術，來估計未觀測到的狀態，並根據這些估計進行行為規劃。
總之，雖然在更複雜的系統中，基於高斯近似的方法面臨更多挑戰，但通過適當的擴展和調整，這些方法仍然可以有效地應用於多智能體協作和部分可觀測環境中，從而實現更高效的決策和行為。