多智能体系统通过建模自主智能体之间的交互来模拟社会行为，这些智能体遵循预定义的规则或从其环境中学习。每个智能体独立运行，但可以与其他智能体进行通信、协作或竞争，从而模仿个体或群体在现实世界中的行为方式。这些系统依赖于决策算法、通信协议以及处理冲突或协调的机制。通过定义智能体如何感知其环境并对其他智能体做出反应，开发人员可以创建展现涌现式群体行为的模拟，例如合作、竞争或适应不断变化的环境。
一个常见的例子是交通模拟，其中每辆车（一个智能体）都遵循诸如保持安全距离或变换车道之类的规则。当成千上万的这些智能体相互作用时，就会出现诸如交通拥堵或顺畅行驶之类的交通模式，而无需集中控制。另一个例子是市场模拟，其中买方和卖方智能体根据供需关系协商价格。智能体可能会使用诸如竞标或形成联盟之类的策略，从而复制现实世界的经济动态。在集群机器人技术中，智能体（例如，无人机）通过在本地共享信息来协作完成诸如搜索和救援之类的任务，类似于蚂蚁协调觅食的方式。这些示例表明，简单的智能体规则如何导致复杂的群体行为。
为了构建这样的系统，开发人员通常使用诸如 JADE 之类的框架或诸如 NetLogo 之类的平台，这些平台提供了用于智能体通信（例如，消息传递）和环境建模的工具。智能体可能会采用诸如博弈论（用于战略互动）或强化学习（用于随时间推移适应行为）之类的决策技术。环境本身可以被建模为网格、图或基于物理的空间，具体取决于应用。挑战包括确保可扩展性（处理数千个智能体）和避免意外行为，例如资源分配中的死锁。智能体规则的测试和迭代调整对于实现逼真的模拟至关重要。通过平衡自主性和结构化交互，多智能体系统有效地复制了社会动态，用于研究、培训或预测建模。