多智能体系统（MAS）通过将决策分散到自主智能体之间来支持自适应学习，这些智能体相互协作、竞争或共享知识，以提高其在动态环境中的表现。每个智能体都使用自己的学习机制（例如强化学习或神经网络），同时与其他智能体和环境交互。这种设置使整个系统能够在无需集中控制的情况下适应变化、不确定性或新数据。例如，智能体可以专注于不同的任务，根据同伴的反馈完善其策略，或通过协商共同优化结果，从而创建一个灵活且响应迅速的学习框架。
MAS 的一个关键优势在于其通过去中心化适应来处理复杂、实时场景的能力。在推荐系统中，多个智能体可以代表用户、内容类别或上下文因素。每个智能体从用户交互中学习并与其他智能体共享见解，使系统能够随着偏好演变而调整推荐。同样，在机器人领域，控制各个传感器或执行器的智能体可以通过观察环境障碍物并分享成功的导航模式来学习协调移动。这些智能体不仅对数据做出反应，还会主动实验、评估结果并将有效策略传播到整个系统中，确保在没有人工干预的情况下持续改进。
对于开发者而言，MAS 架构为构建自适应系统提供了实际优势。像 JADE (Java Agent Development Framework) 或 Mesa 等 Python 库提供了用于设计具有自定义学习算法和通信协议的智能体的工具。例如，交通管理系统可以在交叉路口部署使用 Q-learning 来优化信号时长的智能体。这些智能体在本地共享交通流量数据，适应拥堵模式，并在没有中央服务器的情况下平衡全局效率。通过将问题分解为更小的、智能体大小的任务，开发者可以创建可伸缩、可从故障中恢复（例如，智能体崩溃）并逐步集成新数据源的系统。这种模块化使 MAS 成为需要实时适应的应用程序（从物联网网络到分布式 AI 解决方案）的强大选择。