多智能体系统 (MAS) 由自主智能体组成，这些智能体相互交互以解决复杂问题。 关键组成部分包括智能体本身、通信协议以及它们运行的环境。 每个智能体都有自己的目标、决策逻辑和能力，而通信能够实现协调，环境则为交互提供上下文。 这些要素协同工作，创建能够处理单个智能体无法完成的大型或动态任务的系统。
智能体是核心构建块。 每个智能体都是一个独立的实体，具有感知环境的传感器、执行操作的执行器以及实现特定目标的决策逻辑。 例如，在无人机送货系统中，一个智能体可能管理路线规划，另一个智能体处理电池优化，第三个智能体监控天气状况。 智能体可以是反应性的（直接响应刺激）或认知性的（使用推理或学习）。 它们的自主性使它们能够在没有集中控制的情况下运行，尽管它们可能会共享数据或协商任务。 开发人员通常使用 JADE 等框架或 Python/Java 中的库来设计智能体，确保它们能够异步运行并适应不断变化的环境。
通信协议定义了智能体如何交换信息。 这包括消息格式（例如，JSON、XML）、传输机制（HTTP、MQTT）和交互模式（发布-订阅、请求-回复）。 例如，智能电网中的智能体可能使用 MQTT 广播能源使用数据，而其他智能体订阅相关主题以调整电力分配。 诸如 FIPA ACL 之类的标准为常见任务（例如请求服务或共享结果）提供了预定义的消息结构。 诸如 RabbitMQ 或 ROS 之类的中间件工具通常处理路由和排队，以确保可靠的交付。 清晰的协议可以防止沟通不畅并实现互操作性，尤其是在智能体由不同的团队开发或使用不同的技术时。
环境和协调机制为智能体交互提供结构。 环境是智能体运行的共享空间——模拟网格、物理机器人群或数字市场。 诸如拍卖、投票或合同网之类的协调机制可以解决冲突并调整目标。 例如，在交通管理系统中，代表车辆的智能体可能会使用基于拍卖的方法竞标交叉路口的优先级。 环境还强制执行规则，例如仓库机器人群中的防撞。 开发人员通常使用模拟工具（例如，NetLogo）对环境进行建模，或与真实世界的 API（例如，IoT 传感器）集成。 有效的协调可确保系统在智能体数量增加时保持高效和可扩展。