多智能体系统中的涌现行为指的是个体智能体遵循简单规则交互后产生的复杂模式或结果。与行为由中央控制的系统不同，涌现发生在智能体独立运作，响应它们的环境和彼此，从而导致不可预测但有组织的结果时。例如，在蜂拥模拟中，每只鸟（智能体）可能遵循诸如“避免碰撞”或“与邻居对齐”之类的基本规则。单独来看，这些规则很简单，但集体来看，它们会产生复杂的蜂拥行为，例如旋转或分裂。这种现象不是显式编程的，而是从系统设计中自然出现的。
一个经典的例子是交通流量。驾驶员（智能体）根据与前方车辆的距离调整速度，旨在避免事故。虽然每个驾驶员都在局部行动，但他们的联合行为可能会产生交通波或“幻影堵塞”，而没有任何明显的事故原因。同样，在去中心化的金融市场中，对价格变化做出反应的算法交易机器人可能会无意中触发级联的买入/卖出订单，从而导致市场波动。这些例子突出表明，智能体之间的交互（即使规则很少）如何产生系统范围的结果，这些结果在设计期间难以预测。
对于开发人员来说，设计多智能体系统需要仔细考虑智能体交互，以管理涌现效应。在模拟中进行测试至关重要：例如，游戏中的强化学习智能体可能会发现破坏环境的意外策略。诸如基于智能体的建模框架（例如，NetLogo 或 Mesa）之类的工具可以帮助大规模模拟交互。开发人员还必须平衡灵活性和可预测性——添加过多的规则可能会扼杀涌现，而过少的规则可能会导致混乱。强化学习中的去中心化控制机制或奖励塑造等技术可以引导涌现行为朝着期望的结果发展，而无需过度设计单个智能体。了解这些动态有助于开发人员利用涌现来完成优化或集群机器人等任务，同时减轻不稳定等风险。