多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是人工智能领域的重要分支，通过多个自主决策的智能体协作实现复杂任务。以下是关键要点：

1. 核心概念 🧠

  • 智能体特性：自主性（Autonomy）、通信能力（Communication）、协作性（Collaboration）
  • 应用场景：分布式问题求解、博弈论、群体行为模拟、自动驾驶车队管理
  • 关键技术：共识算法、强化学习、多目标优化、信任机制

2. 典型应用案例 🌐

  • 工业自动化：多机器人协作装配 了解更多
  • 智慧城市：交通信号智能调控系统
  • 游戏AI：多人在线实时战略游戏中的敌对AI设计

3. 研究挑战 ⚠️

  • 通信延迟：在分布式环境中如何保证实时性
  • 安全风险：对抗性攻击的防御机制
  • 可扩展性：大规模智能体系统的计算效率
多智能体系统架构

4. 扩展阅读 📚

多智能体协作示意图

5. 未来方向 🔭

  • 联邦学习与隐私保护的结合
  • 量子计算对多智能体系统的影响
  • 人机混合智能体的伦理框架
多智能体技术挑战