自主多智能体系统（AMAS）是由相互独立的软件或硬件智能体组成的网络，它们协同工作以完成复杂任务。系统中的每个智能体都能够根据其环境、目标以及与其他智能体的交互独立做出决策。与由单个控制器管理所有动作的集中式系统不同，AMAS 依赖分散式决策，使智能体能够动态适应变化。例如，在送货无人机网络中，单个无人机（智能体）可以独立规划路线、避开障碍物，并相互通信以优化包裹送货时间，而无需依赖中心服务器。
这些系统通过结合本地感知、通信和决策算法来运作。智能体通常使用传感器或数据输入感知环境，使用规则或机器学习模型处理信息，并通过执行器或 API 执行动作。通信协议——如消息传递或共享数据库——支持协调。例如，在交通管理系统中，每辆自动驾驶汽车都可以充当一个智能体，与附近的车辆共享实时位置和速度数据，以便共同调整路线并减少拥堵。开发者通常使用 JADE 等框架或支持去中心化架构的工具来实现此类系统，确保智能体能够异步运行同时保持系统整体一致性。
AMAS 的实际应用遍及各个行业。在物流领域，仓库机器人可以协同分拣和运输货物，实时调整路径以避免碰撞。在能源电网中，代表太阳能电池板、电池和消费者的智能体可以协商能源分配，以平衡供需。主要挑战包括设计冲突解决机制（例如，用于资源分配的共识算法）以及随着智能体数量增长确保可伸缩性。开发者还必须解决容错问题——如果一个智能体出现故障，其他智能体应进行补偿。通过专注于模块化设计和清晰的通信协议，AMAS 可以解决对于传统集中式系统来说过于动态或分散的问题。