Nomad模型是一种基于多智能体强化学习的分布式计算框架，旨在高效协调异构计算资源以执行复杂任务。其核心思想是将任务动态分配给可移动的“游牧智能体”（NomadicAgents），这些智能体能根据环境变化自主迁移至最适合的硬件节点（如CPU、GPU或边缘设备）进行本地化计算，同时通过去中心化通信网络共享学习经验。该模型采用分层架构：底层智能体专注特定子任务，上层协调器优化全局资源分配，结合元学习机制实现跨场景快速适应。其优势在于弹性扩展能力、低通信开销以及对不稳定计算环境的高容错性，适用于物联网、边缘计算等分布式场景。