多智能体系统 (MAS) 通过在多个自主智能体之间分配决策和问题解决能力来实现去中心化 AI，每个智能体都基于本地知识和目标运作。 MAS 不依赖于单一的中心化控制器，而是允许智能体协作、协商或竞争以实现系统级的目标。 这种方法模拟了现实世界中独立实体（如人类、组织或设备）在没有中央权威的情况下进行交互的场景。 例如，在物流网络中，送货无人机、仓库机器人和库存系统可以作为智能体共享实时数据，以优化路线和资源分配，而无需中央服务器来决定每个动作。 去中心化的结构减少了瓶颈，并允许系统动态地适应变化，例如交通延误或设备故障。
MAS 在去中心化 AI 中的一个关键优势是韧性和可扩展性。 由于没有单个智能体控制整个系统，因此一个组件中的故障不会瘫痪整个网络。 例如，在智能电网中，各个家庭能源管理系统（智能体）可以根据本地太阳能发电和消耗与邻居协商电力交易。 如果一个智能体离线，其他智能体将继续运行，从而保持电网的稳定性。 通过添加更多智能体而无需重新设计中央逻辑，可以实现可扩展性——这对于诸如物联网网络之类的应用至关重要，在物联网网络中，数千个设备可能会动态地加入或离开。 开发人员可以使用简单的规则（例如，“如果价格超过 X，则出售多余的能量”）来设计智能体，并让涌现的行为来处理复杂的场景。
MAS 还支持专业化和高效的资源利用。 可以为特定的任务或环境设计智能体，从而减少冗余。 在欺诈检测系统中，一个智能体可以监视交易模式，另一个智能体可以分析用户行为，第三个智能体可以交叉引用历史数据。 通过划分职责，系统可以更快地处理数据，并避免单个组件过载。 诸如发布-订阅或合同网机制之类的通信协议使智能体只能共享必要的信息，从而最大程度地减少带宽使用。 例如，去中心化交通系统中的自动驾驶汽车可以向附近的车辆广播其计划行驶的路径，从而实现本地化的协调，而无需中央交通控制服务器。 这种自主性和协作的平衡使 MAS 成为在分布式环境中构建稳健、适应性强的 AI 系统的实用框架。