在自动驾驶车辆决策问题中，智能体之间的协作可以通过多智能体的方法来实现。这种方法主要包括以下几个步骤：
在每个智能体中定义一个策略函数，用于根据当前状态和其他智能体的动作来决定下一个动作。
使用集体决策方法，如多智能体博弈论，来计算每个智能体的动作。
根据每个智能体的动作和环境的反馈，更新每个智能体的策略。
重复上述过程，直到智能体达到了某个目标，或者环境发生了某种变化。
在实现这种方法时，需要注意的是，智能体之间的协作是一个复杂的过程，需要考虑到各个智能体的目标、动机和愿望等多方面因素，才能实现有效的协作。
根据你的描述，可以通过设置奖励函数，让智能体通过交换信息和协作来获取奖励，从而实现协作。例如，设置一个奖励函数，让智能体通过提供信息或帮助其他智能体完成任务来获取奖励，并通过学习算法来更新智能体的策略，使智能体学会如何协作获取最大的奖励。
同时，在设计奖励函数时，还需要考虑智能体的目标、动机和愿望等多方面因素，以确保智能体的协作是有效的。例如，考虑设计一个复杂的奖励函数，用于模拟智能体之间的协作，并让智能体通过学习来探索最优的协作策略。
总之，是可以通过设置奖励函数来让智能体实现协作。不过，在实现这种方法时，需要注意智能体之间的协作是一个复杂的过程，需要考虑到各个智能体的目标、动机和愿望等多方面因素，才能实现有效的协作。
