多智能体系统（MAS）通过使自主代理组能够协作、共享信息并解决单个代理无法独立解决的问题，从而增强了集体智能。系统中的每个代理都有自己的目标、知识或决策逻辑，但通过协调——例如谈判、竞争或合作——该群体能够取得反映其成员综合优势的结果。这种方法模仿了蚂蚁群或人类团队等自然系统，其中去中心化的决策能够带来高效、自适应的解决方案。
MAS 的一个关键优势在于它们能够通过专业化处理复杂、分布式的问题。例如，在交通管理系统中，单个代理可以代表车辆、交通灯或传感器。每个车辆代理可以利用实时数据优化其路线，而交通灯代理则根据拥堵报告调整信号时间。通过共享本地化数据和协商优先级（例如，允许紧急车辆通过），系统能够减少总体交通延迟。同样，在分布式计算中，代理可以划分任务、监控节点健康状况并动态重新分配工作负载，即使某些节点发生故障也能确保可靠性。这些例子表明了 MAS 如何利用不同的角色和本地化决策来提高全局效率。
MAS 还提高了适应性和可伸缩性。由于代理独立运行，系统可以在不需要集中控制的情况下整合新的代理或调整策略。例如，在灾难响应场景中，无人机代理可以绘制地形图，地面机器人可以搜索幸存者，而人类操作员可以通过共享界面优先处理任务。如果一架无人机发生故障，其他无人机会自动填补覆盖空白。开发人员可以使用 JADE 或 Ray 等框架设计此类系统，这些框架提供了代理通信和任务协调的工具。通过分布式计算和决策，MAS 避免了瓶颈并有效扩展，使其成为物联网网络、供应链优化或需要灵活性和弹性的协作 AI 系统等应用的理想选择。