混合多智能体系统（HMAS）结合了不同类型的智能体或架构，以解决需要多种方法来处理的复杂问题。其核心是将具有不同决策风格的智能体进行整合——例如响应式智能体（即时响应环境变化）和深思式智能体（利用内部推理规划行动）。通过融合这些方法，HMAS 平衡了实时响应与战略规划，使其能够适应动态场景。例如，在自动驾驶系统中，响应式智能体可能负责障碍物检测，而深思式智能体则管理路线优化，从而确保安全性和效率。
HMAS 的一个关键优势在于它们能够解决仅凭单一方法不足以应对的问题。以物流网络为例：响应式智能体可以在仓库中管理实时包裹分拣，而深思式智能体则根据交通数据优化配送路线。类似地，在机器人技术中，混合系统可以将负责低级运动控制的简单智能体与负责任务调度的复杂智能体相结合。另一个例子是医疗监控，其中响应式智能体跟踪患者生命体征并触发警报，而深思式智能体则分析趋势以建议治疗调整。这种分工使系统能够处理即时任务和长期目标，而不会使任何单个组件过载。
构建 HMAS 的开发者必须优先考虑互操作性和协调性。具有不同架构（例如，基于规则、基于机器学习或面向目标的）的智能体需要标准化的通信协议，如 HTTP/REST 或 MQTT 等消息传递框架。Java Agent Development Framework (JADE) 或基于 Python 的库（例如 Mesa）等工具为智能体交互提供了脚手架。然而，挑战包括确保共享数据格式的一致性以及避免智能体决策之间的冲突。测试也至关重要——模拟响应式和深思式智能体交互的场景有助于发现边缘情况，例如配送无人机因天气原因重新规划路线（响应式），同时重新计算能源使用（深思式）。有效的 HMAS 设计需要仔细平衡智能体自主性和系统整体一致性。