多智能体系统通过模拟自主体之间的交互来模拟生物系统，这些自主体的行为模仿了生物体或生物过程的行为。每个智能体都以简单的规则运作，类似于自然界中的个体实体（如细胞、动物或社会性昆虫）如何响应其环境和彼此。通过结合这些局部交互，整个系统表现出复杂的、涌现的行为，类似于自然现象。例如，智能体可以复制捕食者-猎物的动态、群集模式或免疫系统反应，所有这些都由分散的决策而非中央控制器驱动。
一个关键的例子是模拟蚁群觅食。在自然界中，蚂蚁会留下信息素轨迹来引导其他蚂蚁找到食物来源。在多智能体系统中，智能体（代表蚂蚁）可以被编程为遵循类似的规则：随机移动，直到它们检测到其他智能体留下的“信息素”信号，然后在找到资源时加强该信号。随着时间的推移，这会导致巢穴和食物之间出现有效的路径，从而镜像了真实的蚂蚁行为。另一个例子是模拟免疫反应，其中智能体充当白细胞，根据接近度和交互规则检测并中和类似病原体的入侵者。这些模型帮助研究人员在受控的、可调整的环境中研究生物过程。
多智能体系统的价值在于它们能够检验关于生物机制的假设并预测系统层面的结果。例如，生态学家使用基于智能体的模型来研究栖息地破碎化如何影响物种生存，方法是模拟个体动物的运动和繁殖。开发人员可以使用 NetLogo 或 Mesa 等框架来实现此类系统，在这些框架中，智能体使用属性（例如，能量水平、移动速度）和行为（例如，当能量超过阈值时繁殖）来定义。通过调整参数（例如，智能体种群大小或交互规则），开发人员可以探索个体行为中的小变化如何扩展到影响整个系统，从而提供对生物系统和分散式工程解决方案的洞察。