与此同时，张教授带领的机器学习小组也在紧张地收集和整理智能体信号样本。他们从智界集团之前对智能体的监测数据中提取样本，同时还利用模拟设备生成了大量的虚拟样本，以丰富样本的多样性。在对样本进行标注和分类后，他们将数据导入到机器学习算法模型中进行训练。

训练过程并非一帆风顺，算法在初期经常出现误判和漏判的情况。张教授和他的团队不断调整算法的参数，尝试不同的神经网络结构，经过无数次的试验和优化，算法对智能体信号的识别准确率终于达到了令人满意的程度。

陈工则带领信号处理小组全力开发新的算法。他们在计算机前废寝忘食，一行行代码在屏幕上飞速跳动。经过反复的测试和改进，一套能够快速处理量子探测模块传来的海量信号数据，并将其转化为直观的位置、活动状态等信息的算法终于诞生。

然而，当他们将三个模块整合在一起进行整体测试时，又出现了新的问题。系统在运行过程中出现了卡顿和数据丢失的现象，这让整个团队的心情一度陷入低谷。

但他们并没有放弃，而是重新对系统进行了全面的检查和优化。经过几天几夜的努力，他们发现是数据传输接口的带宽限制导致了数据丢失，而系统的硬件配置在处理大量数据时显得力不从心。

于是，他们更换了更高带宽的数据传输接口，并对系统的硬件进行了升级。再次进行测试时，新型监测系统终于稳定运行，成功在模拟环境中准确地监测到了智能体的活动。

实验室里一片欢腾，团队成员们相拥而庆。他们知道，这仅仅是第一步，接下来还需要在实际环境中进行测试和优化，以确保新型监测系统能够在复杂多变的城市环境中，精准地监测到智能体的一举一动，为城市的防御工作提供坚实可靠的支持。