多智能体系统（MAS）通过让多个自主智能体协同工作，每个智能体扮演专门的角色或持有特定的视角，从而提供了独特的优势。这些系统在任务复杂、分布式或需要适应性的场景中表现出色。通过将问题分解为由个体智能体处理的较小部分，与集中式方法相比，MAS 可以提高效率、可伸缩性和弹性。开发人员经常在机器人、物流或分布式计算等组件间协调至关重要的领域中使用 MAS。
一个主要优势是分布式问题解决。在 MAS 中，智能体独立运行但共享信息以实现共同目标。例如，在配送物流系统中，一个智能体可能负责优化卡车路线，而另一个则实时管理库存。这种分工减少了计算瓶颈，因为任务是并行处理的。智能体还可以适应局部条件——无人机配送智能体可能因天气原因改道，而无需等待中央批准。这种方法在数据分散的环境中非常有用，例如监测大面积环境条件的传感器网络。开发人员可以设计具有特定专业知识的智能体，例如金融系统中的欺诈检测，其中每个智能体分析不同的交易模式。
另一个优势是可伸缩性和灵活性。动态添加或删除智能体比伸缩单体系统更容易。例如，在云计算中，MAS 可以自动启动新的智能体来处理高峰时段增加的用户请求，然后在需求下降时缩减。智能体也可以是异构的——有些可能优先考虑速度，而另一些则侧重于准确性。在智能电网中，一个智能体可以管理太阳能电池板的能源分配，而另一个则处理需求预测。这种模块化简化了更新；开发人员可以修改一个智能体而不会中断整个系统。像 JADE 框架这样的工具提供了标准化的通信协议（例如 FIPA-ACL），使得集成新智能体更加容易。
最后，MAS 增强了健壮性和容错性。由于智能体独立运行，一个组件的故障不会瘫痪整个系统。例如，在自动驾驶汽车协调中，如果一辆汽车的传感器智能体发生故障，其他智能体可以共享数据以维持安全导航。可以内置冗余——多个智能体可以监控同一个过程，交叉验证结果。在网络安全中，MAS 可以部署智能体来检测不同网络层的异常，确保对一个层的攻击不会危及其他层。开发人员可以实施恢复机制，例如重启失败的智能体或重新分配它们的任务。这种弹性使得 MAS 适用于灾难响应等关键应用，在这些应用中系统必须适应不可预测的条件。