定义

多智能体系统（MAS）是一种分布式计算系统，由多个相互交互的自主智能体组成。每个智能体都是一个能够感知其环境、基于感知做出决策并采取行动以实现特定目标的实体。与单体AI不同，MAS将任务和问题求解委托给由专门化、协作的智能体组成的网络。

为什么重要

MAS解决了单智能体系统在处理高度复杂、动态或大规模问题时的局限性。通过分配认知负载，MAS使系统能够展现出涌现行为——即简单局部交互产生的复杂结果——从而在现实部署中实现更高的鲁棒性、可扩展性和适应性。

工作原理

MAS的功能依赖于几个核心组件：

• 自主性： 每个智能体独立运行，无需持续的中央控制即可做出自己的选择。
• 反应性： 智能体对环境变化做出动态响应。
• 主动性： 智能体不仅做出反应，还会主动采取行动以实现目标。
• 社交能力： 智能体使用定义的协议相互通信和协商，以协调工作。

协调通常通过协商、合同网协议或共享知识库来实现，使智能体能够有效地分工。

常见用例

MAS在各个行业中越来越重要：

• 物流与供应链： 协调无人机配送车队或优化多个独立物流单元之间的复杂路由。
• 智能电网： 管理分布式能源资源，其中各个智能体控制本地发电和用电。
• 机器人群体： 部署机器人群组（例如用于搜索救援或基础设施检查），其中集体智能超越个体能力。
• 复杂仿真： 模拟大规模社会或生态系统，其中个体行为驱动宏观层面的结果。

主要优势

• 可扩展性： 系统可以通过添加更多智能体来扩展，而无需中央处理能力成比例增加。
• 鲁棒性： 单个智能体的故障通常不会导致整个系统故障；其他智能体可以补偿。
• 灵活性： 当环境条件意外变化时，MAS可以动态调整其策略。

挑战

实施MAS并非易事。主要挑战包括：

• 协调开销： 管理通信协议并确保智能体就统一目标达成一致可能在计算上代价高昂。
• 验证与确认： 证明复杂的涌现系统在所有可能条件下都能正确运行是困难的。
• 设计有效的交互协议： 定义智能体之间的参与规则需要深厚的领域专业知识。

相关概念

MAS与群体智能（智能体模仿自然集体行为）、分布式计算以及复杂的AI规划算法等概念相关。