多智能体系统（MAS）通过使不同的AI组件能够协同工作来增强混合人工智能，每个组件都针对特定任务进行了优化。混合人工智能结合了不同的AI方法——例如符号推理、机器学习或优化算法——以解决单个方法无法单独解决的复杂问题。在多智能体系统中，自主智能体（软件或虚拟实体）协同工作，通常扮演不同的角色，以共享信息、协商决策或分摊工作负载。例如，一个智能体可能使用神经网络处理实时数据，而另一个智能体则应用基于规则的逻辑来执行业务约束。这种分工使得每个组件都能专注于其优势，从而提高整个系统的效率和准确性。
多智能体系统在混合人工智能中的一个关键优势在于其分解复杂工作流程的能力。考虑一个供应链优化系统：使用强化学习的智能体可以预测需求波动，而另一个独立的智能体则应用约束编程来分配资源。另一个智能体可以使用统计模型监控异常并触发警报。这些智能体通过标准化协议（例如，消息传递或API）进行通信，使其能够独立但又紧密协作地运行。这种模块化简化了更新——例如，在不中断资源分配逻辑的情况下，用更新的机器学习模型替换需求预测智能体。开发人员受益于这种灵活性，因为它减少了组件之间的依赖性，并支持增量改进。
多智能体系统还提高了混合人工智能的容错性和适应性。如果一个智能体发生故障或遇到意外数据，其他智能体可以进行补偿或调整其行为。例如，在智能电网系统中，管理能源分配的智能体可以在传感器智能体检测到特定节点故障时动态地重新分配电力。此外，多智能体系统支持去中心化决策，这对于自动驾驶汽车等实时应用至关重要。车辆的感知智能体（使用计算机视觉）和规划智能体（使用路径寻找算法）必须无缝协作以避免碰撞。通过分配职责，多智能体系统确保混合人工智能系统保持响应迅速和稳健，即使单个组件面临限制或错误。这种架构非常适合需要可伸缩性的场景，例如物联网网络或分布式云服务，在这些场景中，集中控制会引入瓶颈。