博弈论提供了一个正式的框架，用于分析系统中多个自主智能体之间的交互，在这些交互中，它们的决策会相互影响。在多智能体系统 (MAS) 中，智能体通常具有冲突的目标、有限的资源或共享的环境，博弈论有助于建模它们如何在考虑其他智能体行为的同时，理性地行动以最大化自己的目标。例如，在具有自动驾驶车辆的交通控制系统中，每辆汽车都旨在最大限度地减少行驶时间，但它们的路线会影响其他车辆。博弈论对这些互动进行建模，以预测诸如拥堵模式或最佳变道策略等结果，使智能体能够做出更好的决策。
博弈论在 MAS 中的一个关键应用是设计激励合作或阻止自私行为的机制。例如，在分布式资源分配（例如，云计算）中，智能体可能会竞争计算资源。使用源自博弈论的基于拍卖的机制，开发人员可以设计系统，其中智能体以平衡效率和公平性的方式竞标资源。类似地，在区块链网络中，可以使用博弈论分析矿工验证交易的策略，以防止诸如自私挖矿之类的攻击。这些模型通常依赖于诸如纳什均衡之类的均衡概念，其中任何智能体单方面改变其策略都不会受益，从而确保系统中的稳定性。
但是，将博弈论应用于 MAS 面临挑战。现实世界的系统通常涉及不完整的信息、动态环境或与理想化的博弈论假设不符的复杂智能体行为。例如，多机器人仓库中的强化学习智能体可能会通过试错而不是预先计算的均衡来学习策略。开发人员必须将理论模型与实际约束（例如，解决大规模游戏的计算限制）相平衡。诸如迭代博弈（重复交互）或进化博弈论（随着时间的推移调整策略）之类的工具可以帮助解决这些问题，但是它们需要仔细的实施以避免过度简化。最终，博弈论是推理智能体交互的基础工具，但其有效性取决于模型与现实世界问题的匹配程度。