多智能体系统通过使自主智能体群体能够协作、竞争或协调来解决单个智能体无法单独处理的问题，从而对集体智能进行建模。 这些系统依赖于去中心化决策，其中每个智能体都基于本地知识、规则或目标进行操作，而它们的联合行动会产生涌现的全局行为。 例如，在交通管理系统中，代表车辆或交通信号灯的各个智能体可能会优化自己的路线或时间安排，但它们的交互会导致整体拥塞减少。 关键在于设计智能体，以平衡个人目标和系统范围内的目标，通常是通过通信协议或共享环境来实现。
此类系统中的智能体通过消息传递、共享数据库或环境线索等机制进行交互。 例如，在群体机器人场景中，机器人可能会使用简单的规则（例如，“跟随最近的机器人”或“避免碰撞”）来集体探索一个区域，而无需集中控制。 基于拍卖的任务分配算法或共识协议（例如，Paxos）使智能体能够协商角色或就共享状态达成一致。 也可以应用强化学习，其中智能体学习策略，这些策略可以最大程度地提高随着时间的推移的本地和全局奖励。 这些交互会产生自适应行为，例如在分布式网络中节点发生故障时重新路由数据，或者动态调整智能电网中的能量分配。
建模集体智能的挑战包括管理冲突目标、避免瓶颈和确保可伸缩性。 例如，在乘车共享平台中，司机（智能体）可能会争夺乘客，这需要一种平衡效率和公平性的匹配算法。 过度通信也会降低性能，因此系统通常会将交互限制为基本数据，就像蜜蜂仅通过舞蹈分享关键蜂巢信息一样。 开发人员必须测试自主和协调之间的权衡，通常使用 Mesa 等模拟工具或 Ray 等框架来原型化智能体行为。 成功的实施，例如无人机群导航或分布式供应链优化，展示了多智能体系统如何通过利用去中心化智能来实现稳健、灵活的问题解决。