多智能体系统（MAS）中的规范是指导智能体行为的规则或约定，旨在确保协调、减少冲突并实现系统范围的目标。与僵化的协议不同，规范提供了灵活的框架，智能体可以根据上下文采用、适应或强制执行这些框架。它们有助于管理智能体在去中心化环境中的交互，在这些环境中，智能体可能具有相互冲突的目标、有限的信息或不同程度的信任。例如，在交通模拟中，“保持车道”或“让行对向来车”等规范可以防止碰撞，而无需中央控制。通过建立共同的期望，规范使智能体能够预测其他智能体的行为并采取相应行动，从而提高整个系统的效率。
规范通过信誉系统、制裁或社会学习等机制来实施。例如，在去中心化市场中，智能体可能遵循一项规范，即评分较差的卖家会面临可见性降低或被排除的后果。开发者可以将规范编码为逻辑规则（例如，“如果任务截止日期已过，则扣除信任点”）或使用博弈论模型来激励合规性。在开放系统中，智能体可能动态加入或离开，规范可以通过集体协议演变。一个实际例子是区块链网络：节点遵循共识规范（例如，工作量证明）来验证交易，违反规则（例如，双重支付）的节点会受到网络的惩罚。这些机制在不依赖中央权威的情况下确保稳定性。
然而，设计有效的规范需要在灵活性和强制性之间取得平衡。过于严格的规范会扼杀自主性，而宽松的规范则会导致混乱。例如，在无人机配送系统中，要求无人机保持最小距离的规范可以避免碰撞，但在紧急情况下必须允许例外。规范框架（例如，Operetta、MOISE）等工具可以帮助开发者在部署前对规范进行建模和测试。挑战包括处理边缘情况（例如，相互冲突的规范）和确保可扩展性。例如，网约车平台使用基于需求的自适应定价规范，但突然的需求高峰可能会使系统紧张。通过模拟和真实世界反馈迭代完善规范，开发者可以创建既健壮又能适应不断变化条件的 MAS。