多智能体系统基础 🤖

多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是人工智能领域的重要研究方向，通过多个自主实体的协作解决复杂问题。以下是核心知识点：

1. 基础概念

• 智能体定义：具有自主性、反应性、社会性和目标导向性的计算实体
• 通信机制：使用FIPA-ACL协议栈实现标准化交互
• 协作模式：包括完全合作、竞争、冲突解决等动态关系

2. 核心架构

- 分布式结构：各智能体独立运行但共享环境信息 - 协商机制：通过拍卖、投票等算法达成共识 - 群体智能：涌现行为与集体智慧的实现方式

3. 应用场景

• 🚗 智能交通系统：车路协同与动态路径规划
• ⚙️ 工业自动化：多机器人协作装配
• 📊 数据分析：分布式传感器网络的数据融合
• 🎮 游戏AI：非对称对抗与团队策略制定

4. 学习路径

• 入门：智能体系统概述
• 进阶：研究BDI模型与MAS编程框架
• 实践：尝试搭建简单协作场景模拟器
• 拓展：探索强化学习在多智能体中的应用

💡 多智能体系统本质是分布式问题求解，建议结合分布式计算原理深入理解