多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）是分布式人工智能的重要分支，也是人工智能研究的前沿学科。该技术旨在解决大型、复杂的现实问题，超越单个智能体的能力范围。

多智能体技术的发展始于1989年的第一届国际多智能体欧洲学术会议，随后在1993年举办了智能体形式化模型国际会议，1994年则举行了第一届智能体理论、体系结构和语言国际会议。这些会议的召开标志着多智能体技术逐渐受到国际研究界的广泛关注。

多智能体系统是由多个智能体组成的集合，其目的是构建小型、相互沟通和协调的系统，以便于管理和应对复杂的大规模问题。该系统的研究涵盖了智能体的知识、目标、技能、规划以及智能体之间的协调行动等问题。多智能体系统强调的是多个智能体之间的紧密合作，而不是个体的自治和表现。

多智能体系统的特点包括自主性、分布性、协调性，具备自组织能力、学习能力和推理能力。这种系统可以通过智能体之间的通信、合作、协调等方式，表达出系统的结构、功能和行为特征。多智能体系统在解决实际问题时表现出较强的鲁棒性和可靠性，同时也具有较高的问题求解效率。

多智能体系统的研究领域涵盖多智能体规划、学习、推理、协商、交互机制等多个理论层面，以及其实际应用。

多智能体系统适用于复杂的、开放的分布式系统。其中，智能体之间的通信和协调是实现多智能体系统的关键。最具影响力的是ARPA主持研发的ACL（Agent 传播学 Language），它由KIF（Knowledge Interchange Format）和KQML（Knowledge Query and Manipulation Language）等组件构成。

多智能体系统在智能机器人领域有着广泛应用，特别是在信息集成和协调方面。它可以将多个机器人视为智能体，建立协调系统，实现多个机器人的协调与合作。

多智能体技术在交通控制中的应用，尤其是在面对突发状况时，能够充分发挥其分布式处理和协调的技术优势。

在柔性制造领域，多智能体技术被用来表示制造系统，并为解决动态问题的复杂性和不确定性提供了新思路。

多智能体技术使得多个专家系统能够协调求解复杂问题，提高了系统解决问题的能力。

智能体的联合意图机制使得多智能体系统能够在分布式环境中实现预测与监控。

多智能体技术将多个专家系统的决策方法协调起来，形成了基于多智能体协调的环境决策支持系统。

多智能体系统被视为一种软件开发方法，能够更准确地描述复杂并发系统的行为。

在虚拟现实中，多智能体技术被用来建立电子市场的模拟系统，实现货物储藏、买卖机制以及银行信贷和金融管理机制。

多智能体技术在操作系统中的应用，如VAX VMS操作系统，展现了其自适应功能。

多智能体技术在网络安全管理方面的应用，通过定义不同类型智能体，构成了网络的不同智能成员。

智能体技术在互联网上的协调功能，通过采用unix命令实现用户在互联网上的广泛协调。

多智能体技术在互联网信息处理中的应用，实现了信息的收集、检索、分析、综合等功能。

多智能体技术在分布式计算环境中的应用，建立了客户服务器应用和服务请求代理机制。

多智能体技术在产品设计中的应用，如超大规模集成电路的设计，通过并行处理技术将不同任务分配给不同的智能体。

多智能体技术在商业管理中的应用，如物资流通管理，通过移动智能体实现网络化的管理。

多智能体技术在办公自动化系统中实现了人机一体化，各个智能体分别承担信息的采集、存储、交换、加工和决策等工作。

多智能体技术在教育和医疗领域的应用，如放射治疗培训系统，实现了人机对话。

多智能体技术在控制系统中的应用，如建立多智能体控制系统框架，解决了航行器机翼的伺服控制问题。