多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是由多个自主代理（Agents）协作完成复杂任务的分布式计算框架。每个智能体具备独立决策能力，通过通信与协作实现整体目标。以下是核心要点：
✅ 关键概念
- 自主性：智能体可独立运作，如 🤖AI_agent 独立执行算法
- 协作性：通过协议（如协商、任务分配）实现目标对齐，例如 🤝多智能体协作流程
- 适应性：动态调整策略以应对环境变化，如 🌍智能体网络自适应优化
📌 典型应用场景
- 工业自动化
⚙️ 机器人集群协作完成生产线任务
点击查看工业场景案例 - 智能交通
🚗 车辆与交通信号灯的协同调度 - 游戏AI
🎮 多角色智能体在虚拟世界中的互动
⚠️ 技术挑战
- 通信安全：需防范数据泄露（如 🛡️网络安全协议）
- 冲突解决：多智能体目标不一致时的博弈机制
- ** scalability**：系统规模扩展时的性能瓶颈
📘 深入学习建议
- 多智能体基础理论
- 探索强化学习在智能体协作中的应用 🔄
- 参考开源框架：AI Agent 开发指南