Vi betraktar ett allmänt scenario i Internetekonomin när enskilda beslutsfattare (härefter, agenter) både producerar och konsumerar information eftersom de gör strategiska val i en osäker miljö. Detta skapar en trevägs kompromiss mellan prospektering (försöka ut otillräckligt utforskade alternativ för att hjälpa andra i framtiden), exploatering (att fatta optimala beslut med tanke på den information som andra agenter upptäckt) och incitament hos agenterna (som är myopiskt intresserade av exploatering, samtidigt som de föredrar de andra att utforska). Vi poserar en rektor som kontrollerar informationsflödet från agenter som kom tidigare till de som kommer senare, och strävar efter att samordna agenterna mot en socialt optimal balans mellan utforskning och exploatering, inte med hjälp av några monetära överföringar. Målet är att utforma en rekommendationspolicy för huvudmannen som respekterar agenters incitament och minimerar en lämplig känsla av ånger. Vi utökar tidigare arbete i denna riktning för att låta agenterna att interagera med varandra i en delad miljö: varje gång steg, flera agenter anländer för att spela ett Bayesian spel, få rekommendationer, välja sina åtgärder, få sina utdelningar, och sedan lämna spelet för evigt. Agenterna står nu inför två osäkerhetskällor: de andra agenternas agerande och parametrarna för den osäkra spelmiljön. Vårt huvudsakliga bidrag är att visa att huvudmannen kan uppnå ständig ånger när verktygen är deterministiska (där konstanten beror på den tidigare fördelningen, men inte på tidshorisonten), och logaritmisk ånger när verktygen är stokastiska. Som ett viktigt tekniskt verktyg inför vi begreppet "explorerbara åtgärder", de åtgärder som en viss politik som är förenlig med incitamenten kan rekommendera med icke-noll sannolikhet. Vi visar hur rektorn kan identifiera (och utforska) alla explorable åtgärder, och använda den avslöjade informationen för att prestera optimalt. I synnerhet våra resultat förbättras avsevärt jämfört med det tidigare arbetet med det särskilda fallet med en enda agent per runda, som bygger på antaganden för att garantera att alla åtgärder är explicita. Intressant nog kräver vi inte att huvudmannens nytta ska anpassas till agenternas kumulativa nytta; istället kan huvudmannen optimera ett godtyckligt begrepp om belöning per omgång.
Mansour m.fl. REF förlängde modellen för att tillåta ett multiagentspel i varje steg, snarare än en enda agent.