多智能体系统 (MAS) 通过将任务分配给专门的智能体来实现个性化人工智能，这些智能体相互协作以适应个体用户的需求。在 MAS 中，每个智能体都设计用于处理特定功能——例如数据分析、决策制定或交互——同时与其他智能体共享信息以创建统一的响应。这种模块化方法允许系统通过结合不同的输入、用户偏好和上下文数据来定制输出。例如，一个智能体可能跟踪用户的行为模式，另一个可以管理实时上下文，第三个则可能优化推荐，确保系统随着用户需求的变化而演进。
一个实际的例子是个性化健康助手。一个 MAS 可以包括用于分析医疗史、监测健身追踪器数据和建议膳食计划的智能体。医疗史智能体识别过敏或慢性病，健身智能体根据活动水平调整建议，膳食计划智能体则纳入饮食偏好。这些智能体通过预定义的规则或机器学习模型协同工作，以协商冲突的目标（例如，平衡卡路里摄入量与营养需求）。类似地，在电子商务中，智能体可以跟踪浏览历史、库存可用性和价格趋势，以建议符合用户预算和过往购买的产品。这种分工避免了单个 AI 模型过载，并允许对个性化逻辑进行更精细的控制。
从技术角度来看，MAS 架构提高了可扩展性和可维护性。开发者可以在不彻底修改整个系统的情况下更新或添加智能体（例如，集成新的数据源，如天气 API，以提供上下文感知的建议）。智能体还可以异步运行，使用消息传递或发布/订阅系统高效处理实时更新。例如，一个新闻推荐系统可以使用一个智能体按主题过滤文章，另一个智能体优先处理最新内容，第三个则根据用户的阅读历史避免重复。通过隔离职责，系统对故障更加鲁棒，并且更易于调试。这种结构与现代微服务原则一致，使得开发者使用 Kubernetes 进行编排或 RabbitMQ 进行通信等工具实现起来更加熟悉。