分层多智能体系统 (HMAS) 是去中心化的 AI 架构，其中智能体组织成分层结构以协调复杂的任务。在这些系统中，更高级别的智能体管理更广泛的目标，并将子任务委派给更低级别的智能体，从而创建树状结构。这种结构允许高效的任务分解，其中每一层处理不同的抽象级别——例如，顶层的战略规划、中间层的战术决策和底层的执行。每一层的智能体垂直（与上级或下级）通信，有时也水平（与同级）通信，以确保整个系统的一致性。 HMAS 在需要可扩展性的场景中特别有用，例如机器人技术、物流或工业自动化。
一个实际的例子是仓库机器人系统。一个顶级的“协调器”智能体可能会监督库存管理，决定哪些产品需要补货。它可以将子任务委派给中级的“区域经理”智能体，每个智能体负责仓库的一个区域。然后，这些中级智能体可能会将特定的拣货任务分配给操作单个机器的低级“机器人控制器”智能体。另一个例子是自动驾驶汽车车队：一个中央调度器智能体协调所有车辆的路线，而单个汽车智能体处理本地导航，传感器级智能体处理实时数据，如障碍物检测。这种分层结构可防止决策瓶颈，并允许专业化——更高层专注于优化，而更低层处理实时执行。
实施 HMAS 的开发人员必须应对诸如平衡自主性和控制等挑战。如果顶级智能体失败，过度集中化可能会使系统变得脆弱，而过度分散化可能会导致协调失误。通信协议（例如，发布-订阅或请求-响应模式）对于确保层之间的及时数据流至关重要。 JADE 框架或 Ray 库等工具可以帮助构建智能体层次结构，但通常需要自定义逻辑来定义如何分割和重新组装任务。一个关键优势是模块化：可以独立更新层——例如，升级传感器智能体而无需更改战略规划器。但是，调试需要跨级别跟踪交互，这需要强大的日志记录和监控。总体而言，HMAS 提供了一种管理复杂性的灵活方式，但需要仔细设计以避免开销或刚性。