人工智能多智能体系统 多智能体系统由多个自主智能体组成，这些智能体通过交互实现个体或集体目标。每个智能体具备感知、决策和行动能力，并能通过通信或环境进行协调。 多智能体系统的核心特性包括： 自主性：每个智能体独立控制自身行为 局部视角：单个智能体仅掌握部分环境信息 去中心化：不存在全局控制系统 交互性：智能体通过通信或环境变化相互影响 系统架构主要分为： 集中式：通过中央控制器协调所有智能体行动 分布式：智能体通过本地通信自主决策 混合式：结合前两种架构的优势 典型交互模式包含： 合作型：智能体共享共同目标（如无人机编队） 竞争型：智能体目标相互冲突（如棋类游戏） 混合型：兼具合作与竞争关系（如市场模拟） 关键实现技术涵盖： 博弈论：为竞争环境提供数学建模框架 分布式约束优化：解决资源分配等协调问题 多智能体强化学习：通过经验学习最优策略 通信协议：定义智能体间的消息交换规则 主要挑战包括： 非平稳性：所有智能体同时学习导致环境动态变化 信用分配：在多智能体合作中评估个体贡献 可扩展性：智能体数量增加带来的计算复杂度增长 emergent behavior：简单交互规则产生复杂群体行为 应用领域覆盖： 自动驾驶车队协同调度 智能电网分布式管理 多机器人协作探索 在线交易平台算法博弈 社交网络信息传播建模 当前研究方向聚焦： 分层协调机制设计 跨智能体知识迁移 对抗性攻击的鲁棒性 人机混合智能体协作 大规模系统收敛性证明