单智能体系统和多智能体系统之间的主要区别在于所涉及的自主实体（智能体）的数量以及它们如何交互。单智能体系统由一个在环境中运行以实现特定目标的智能体组成，而多智能体系统涉及多个智能体协同、竞争或共存以解决问题。两者之间的选择取决于任务的复杂性、可扩展性需求以及问题是否需要分布式决策。
在单智能体系统中，智能体独立行动，负责感知其环境、做出决策和执行行动。这些系统更容易设计和调试，因为无需管理智能体之间的协调或通信。例如，下棋 AI 是一个单智能体系统：它分析棋盘状态，预测对手的动作，并选择最佳策略，无需外部输入。同样，使用预定义规则或机器学习模型回答用户查询的基本聊天机器人也作为单智能体运行。这些系统在可由单个实体完全建模的受控环境中表现出色。但是，它们难以应对需要并行处理、多样化专业知识或适应动态、不可预测场景的任务。
另一方面，多智能体系统涉及多个智能体协同工作，通常具有不同的角色或能力。这些智能体可能会共享信息、协商或竞争以实现个人或集体目标。例如，在交通管理系统中，自动驾驶汽车（智能体）可以通信以优化路线并避免碰撞。另一个例子是分布式计算网络，其中智能体拆分任务、在本地处理数据并聚合结果。多智能体系统本质上是可扩展和健壮的，因为任务可以分发，并且一个智能体中的故障不一定会削弱整个系统。但是，它们引入了协调的复杂性——开发人员必须实施通信协议（例如，消息传递或发布-订阅模式）并解决冲突，例如当智能体具有相互竞争的目标时。例如，在拼车应用中，司机（智能体）可能会竞标乘客，这需要算法来平衡效率和公平性。
使用单智能体或多智能体系统的决定取决于问题的性质。单智能体系统非常适合可以实现集中控制的、定义明确的孤立任务。多智能体系统适用于需要协作或竞争的去中心化问题，例如群体机器人、供应链优化或去中心化金融平台。开发人员必须权衡利弊：单智能体系统减少了协调开销，但缺乏灵活性，而多智能体系统以增加设计复杂性为代价提供了可扩展性。了解这些差异有助于为给定的应用程序选择正确的架构。