ROS（机器人操作系统）通过提供模块化架构、标准化通信工具和健壮的开发框架，为多智能体系统 (MAS) 带来了显著优势。其设计简化了分布式智能体的协调，这对于机器人或软件智能体必须协同工作以实现共同目标的系统至关重要。ROS 通过经过充分测试的工具和库解决了 MAS 中的常见挑战，例如智能体间通信、任务分配和系统可伸缩性。
一个关键优势是 ROS 基于节点的架构，它允许开发者将单个智能体建模为独立的节点。每个节点可以处理特定任务（例如，传感器处理、决策），并通过 ROS 话题、服务或动作与其他节点通信。例如，在一个机器人协作运输物品的仓库 MAS 中，每个机器人都可以运行一个 ROS 节点，将其位置发布到共享话题。其他节点（智能体）可以订阅此话题以避免碰撞或协调路径。这种模块化使得添加、删除或更新智能体变得更容易，而不会中断整个系统。此外，ROS 支持多种编程语言（Python、C++），从而能够进行异构智能体开发。
ROS 还通过其中间件层简化了智能体之间的通信，该层处理消息序列化、传输和同步。话题（发布/订阅）支持广播式通信，用于传感器读数等实时数据，而服务和动作则支持需要协调的任务的请求/响应交互。例如，在搜索和救援 MAS 中，中央规划器节点可以使用 ROS 服务为无人机智能体分配探索区域。ROS 2 使用数据分发服务 (DDS) 进一步增强了这一点，为分布式系统提供可靠的实时通信。这对于跨网络扩展 MAS 或集成运行在不同硬件上的智能体特别有用。
最后，ROS 的生态系统通过 Gazebo 等仿真工具和 RViz 等可视化工具加速了 MAS 的开发。开发者可以在部署到物理硬件之前，在仿真环境中测试多智能体行为。例如，可以在 Gazebo 中仿真一组自主无人机来验证集群算法，从而降低风险和成本。ROS 还提供用于导航（例如，SLAM）、感知和控制的预构建软件包，智能体可以重复使用这些软件包。ROS Index 等社区驱动的代码库为常见的 MAS 挑战（例如，任务分配或共识协议）提供了开源解决方案。通过利用这些资源，开发者可以避免重复发明基础组件，并专注于更高层次的 MAS 逻辑。