多智能体系统通过将每个个体建模为自主智能体来模拟群体行为，这些智能体遵循规则与他人及其环境互动。 这些系统将复杂的群体动态分解为更小、更易于管理的组成部分：每个智能体根据本地信息（如附近的智能体或障碍物）和预定义的行为做出决策。 通过组合成百上千个这些简单的智能体，该系统会生成涌现的群体行为，例如聚集、疏散模式或行人移动，而无需集中控制。 这种方法反映了现实世界的互动，即个体对周围环境做出反应，而不是遵循全局脚本。
智能体通常使用决策算法来导航和互动。 例如，人群模拟中的行人智能体可能会优先考虑避碰、寻路和保持个人空间。 受 Craig Reynolds 的“boids”模型启发的转向行为被广泛应用：智能体根据邻居的运动调整其速度和方向。 在紧急疏散场景中，智能体可能会遵循“朝最近的出口移动”或“避开拥挤区域”等规则，并使用寻路算法（A*、势场）计算最佳路线。 开发人员通常会实施感知系统，让智能体在定义的半径内检测障碍物或其他智能体，从而模拟人类的视野限制。 这些局部互动会产生真实的群体流动，例如行人交通中的车道形成或疏散期间的瓶颈行为。
技术因用例而异。 游戏可能会使用简化的基于规则的智能体来实现实时性能，而安全工程则采用更详细的模型，并采用基于物理的运动（例如，社会力模型）。 Unity 的 NavMesh 或 MATLAB 的基于智能体的建模库等工具提供了实施这些系统的框架。 例如，在音乐会场地模拟中，智能体可以平衡“找到最短出口”等目标与“与团体待在一起”等社交行为。 开发人员微调智能体的速度、反应时间和碰撞阈值等参数，以匹配真实世界的数据。 通过迭代测试和调整这些规则，多智能体系统可以实现对恐慌、排队或合作行为的精确模拟，从而帮助建筑师优化空间或游戏设计师创建可信的 NPC 人群。