多智能体系统 (MAS) 通过在互联的智能体之间实现分散式、自主的决策来优化物流，这些智能体代表车辆、仓库或订单等组件。每个智能体都以自己的目标和本地数据运行，但通过通信协议进行协作以实现全局效率。例如，交付路线优化可能涉及车辆智能体协商以避免重叠路径，而仓库智能体根据实时需求确定库存补货的优先级。这种方法通过分配决策而不是依赖于单个集中式控制器来减少瓶颈，集中式控制器可能难以处理可扩展性或实时调整。
一个关键优势是处理动态条件。在物流中，交通、天气或订单取消等变量需要快速适应。 MAS 智能体可以独立做出反应：卡车智能体可能会因交通拥堵而重新规划路线，而仓库智能体会重新分配资源以处理突然涌入的订单。例如，亚马逊的仓库机器人员充当智能体，实时调整其路径以避免碰撞并优化物品检索。智能体使用诸如基于拍卖的竞标（例如，可用卡车“竞标”的交付时段）或约束满足算法之类的技术来解决冲突。这种分散的反应能力确保了即使零件发生故障或优先级意外改变，系统也能保持弹性。
MAS 还可以提高可扩展性和资源分配。通过将物流实体建模为智能体，系统可以在不使中央逻辑过于复杂的情况下进行扩展。例如，添加新的送货卡车只是将另一个智能体引入网络，该智能体可以自主地集成到现有工作流程中。在供应链管理中，供应商智能体可能会与制造商智能体协商交货时间和成本，从而在成本效率与截止日期之间取得平衡。像 DHL 这样的公司使用 MAS 模拟来在部署之前测试分销策略，从而降低风险。这种模块化使开发人员可以迭代特定的智能体（例如，优化路由算法）而无需彻底修改整个系统，从而使 MAS 成为复杂、不断发展的物流网络的实用选择。