在处理强化学习中的多智能体系统和协作问题时，首先需要考虑到每个智能体的个体利益和整体协作的平衡。以下是一些具体的方法和建议：
协作奖励设计：设计合适的奖励机制可以激励智能体之间的合作。例如，可以采用共同奖励或者分开奖励的方式，来促使智能体们达成合作共赢的局面。
通信与协商：在多智能体系统中，允许智能体之间进行通信和协商，可以帮助它们更好地理解彼此的行为，并作出更合适的决策。
集体训练：采用集体训练的方式，让多个智能体在同一环境下学习，可以促进它们形成更好的协作策略。
对抗训练：在对抗性环境下训练多智能体系统，可以帮助它们学会有效的对抗和协作策略，提高整体性能。
分布式学习：采用分布式学习的方式，让每个智能体可以在自己的环境中学习，然后分享经验和知识，从而提高整体的协作水平。
除了以上方法，还可以结合具体的案例，例如在实际的多智能体系统中，如何通过以上方法解决了协作问题，以及取得了怎样的效果。这样可以增加回答的可信度和可落地性。