信任在多智能体系统（MAS）中决定了自主智能体如何决定互动、合作和相互依赖。由于 MAS 中的智能体通常是去中心化的且自私的，信任作为一种机制来减少不确定性并促成协作。例如，在无人机配送网络中，无人机可能需要共享位置数据或委托任务。没有信任，智能体可能需要浪费资源来验证每次互动，或者因不可靠的伙伴而面临失败风险。信任允许智能体优先选择可靠的同行，高效分配任务，并适应动态环境——比如当一个受信赖的无人机报告延迟时重新规划包裹路径。
实现信任通常涉及基于过去行为或第三方评估来量化可靠性的模型。一种常见方法是基于声誉的系统，智能体跟踪其他智能体履行承诺的情况。例如，在区块链网络中，节点可以根据交易验证的速度和准确性对同行进行评级。声誉得分高的智能体获得更多责任，而低信任度的节点则被排除。另一种方法是使用博弈论策略，智能体根据激励预测其他智能体的行动。例如，在共享乘车系统中，如果平台对取消行为强制执行惩罚，司机和乘客可能更信任彼此。机器学习模型还可以通过分析互动模式来动态调整信任得分，例如检测金融交易机器人中的欺诈行为。
然而，MAS 中的信任面临挑战。首先，信任模型必须在准确性和计算开销之间取得平衡——复杂的算法可能会减慢决策速度。其次，信任可能被操纵：恶意智能体可能会伪造可靠性来扰乱系统，例如社交媒体审核网络中传播错误信息的机器人。开发者必须设计系统来检测此类行为，例如通过将信任得分与加密证明或冗余检查相结合。最后，信任不是静态的。在智能电网中，可再生能源供应商的可靠性可能会随天气条件波动，需要实时更新信任。解决这些问题可确保信任在不损害系统鲁棒性的前提下提高效率，使其成为可扩展 MAS 设计的基础组成部分。