多智能体系统通过将单个车辆建模为遵循预定义规则并与其环境交互的自主智能体来模拟交通流量。 每个智能体代表一辆具有加速、制动和变换车道等行为的车辆，这些行为由模仿现实世界驾驶逻辑的算法引导。 例如，汽车智能体可能会根据与前方车辆的距离调整其速度，从而遵守诸如智能驾驶员模型之类的车辆跟随模型。 所有智能体的集体行为会产生涌现的交通模式，例如拥堵或平稳的交通流量，具体取决于智能体密度和决策规则等因素。 诸如 SUMO（城市交通模拟）之类的工具使用这种方法来创建虚拟交通网络，智能体在其中导航道路、十字路口和交通信号灯。
智能体之间的通信和协调在逼真的模拟中起着关键作用。 智能体可以通过诸如车辆到车辆 (V2V) 或车辆到基础设施 (V2I) 通信之类的协议来共享有关路况、事故或交通信号灯时间表的信息。 例如，交通信号灯智能体可能会根据来自驶近车辆智能体的实时数据动态调整信号灯时间，以减少等待时间。 在诸如高速公路合并之类的场景中，智能体可能会通过评估附近车辆的速度和接近程度来协商车道变换。 这些交互通常由决策树或强化学习模型来管理，从而使智能体能够在个人目标（例如，快速到达目的地）与系统范围的效率之间取得平衡。
多智能体交通模拟的好处包括能够测试基础设施设计、优化交通管理算法以及研究事故或紧急车辆路线等边缘情况。 但是，可扩展性可能具有挑战性：实时模拟数千个智能体需要高效的算法和并行计算。 例如，城市规模的模拟可能会使用分布式计算框架来跨服务器划分道路网络。 诸如 MATSim 之类的工具集成了机器学习，以使智能体可以根据历史数据调整其路线，从而提高准确性。 开发人员通常面临现实性和性能之间的权衡——简化的智能体行为可能会运行得更快，但无法捕捉到诸如驾驶员不可预测性之类的细微差别。 尽管存在这些挑战，多智能体系统仍然是模拟复杂交通动态的实用方法，而无需承担现实世界的风险或成本。