多智能体系统 (MAS) 和单智能体系统 (SAS) 的主要区别在于它们的交互范围、问题解决方式和环境复杂性。在单智能体系统中，单个自主实体在环境中运行以实现特定目标，与其他智能体没有直接交互。 例如，与人类对弈的国际象棋 AI 在隔离状态下运行，根据预定义的规则或学习到的策略分析棋盘并做出决策。 SAS 中的环境通常是静态的或可预测的，并且根据固定的指标（如胜率或任务完成时间）评估代理的行为。 相比之下，MAS 涉及多个智能体，它们共存于共享环境中，通常协作、竞争或协商以实现个人或集体目标。 例如，在仓库机器人系统中，多个机器人可能会协调路径以避免碰撞，同时完成订单。
设计和实施挑战也大不相同。 SAS 侧重于优化单个智能体的决策，通常使用强化学习或基于规则的系统等算法。 复杂性在于处理环境的不确定性，例如不完整的信息或动态变化，而没有外部依赖性。 然而，MAS 需要通信、协调和冲突解决机制。 智能体可能会使用诸如合同网（其中对任务进行拍卖）或发布-订阅系统之类的协议来共享信息。 例如，在交通管理系统中，自动驾驶汽车可以通过实时消息传递在十字路口协商通行权。 开发人员还必须解决涌现行为——智能体交互产生的意外结果——例如，如果协调失败，则会出现交通堵塞。 这些挑战需要分布式架构、去中心化控制，并且通常需要共识算法来确保系统范围内的稳定性。
用例进一步突出了这些区别。 SAS 适用于集中控制高效的任务，例如推荐引擎、欺诈检测或单人机器人（例如，真空机器人）。 MAS 在需要可扩展性、适应性或并行问题解决的场景中表现出色。 例如，在灾难响应中，无人机可以协作绘制灾区地图，一些智能体搜索幸存者，而另一些智能体将数据传递给应急小组。 同样，在去中心化金融中，交易机器人可能会在市场上竞争，并根据其他机器人的行为调整策略。 开发人员选择 SAS 是为了简单性和确定性结果，而 MAS 则优先用于动态、大规模环境，在这些环境中，灵活性和交互至关重要。 这种选择取决于问题是否受益于自主实体之间的协作或竞争。