多智能體系統（MAS）是一種由多個「智能體（agent）」組成的架構，這些智能體在共同的環境中互相互動並協同運作。每個智能體都具備自主性，能感知環境、進行決策並採取行動，並且可透過與其他智能體的交流來調整行為。MAS 的設計目的在於解決單一智能體難以處理，或因規模與複雜度過高而無法獨立完成的任務。這類系統通常採取分散式的情報與控制模式，不依賴單一中央控制者，而是透過自治性與協調性來實現整體目標。
總結一句：MAS = 多個能自己做決策的 agent，在同一環境中互動，共同或競爭、協作地完成比較大的目標。
下面是多智能體系統常見的幾個重要特性或元件：
| 元件 / 特性 | 說明 |
|---|---|
| 自治性（Autonomy） | 每個 agent 能獨立做決策，不完全仰賴中央指令。 |
| 局部觀察 / 知識（Local view / knowledge） | 一個 agent 不一定擁有整個系統的全局資訊，只能看到自己能觀測、自己知道的部分。 |
| 交互性（Interaction / Communication） | agent 之間可以交換資訊、協調行動，有時會有談判、協商、競爭等等。 |
| 分散性 / 去中心化（Decentralization） | 系統控制不是完全由一個中央節點操控，而是 agent 自己透過規則／協議來運作。 |
| 協作或競爭（Cooperation / Competition / Negotiation） | agent 可以合作（為共同目標），也可能為自己的目標互相競爭或談判。 |
| 可擴展性與容錯性（Scalability / Fault Tolerance） | 因為是多 agent 組合的系統，理論上可擴展到更多 agent；遇到某些 agent 出錯時，其他 agent 仍可繼續運作。([維基百科][1]) |
| 學習 / 適應（Learning / Adaptation） | 在複雜或變動的環境中，agent 可藉由學習、調整策略，以應對環境變化。([維基百科][1]) |
在架構上，一個 MAS 通常包含：
MAS 在很多領域中都很有價值，以下是一些常見的應用：
https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-agent_system?utm_source=chatgpt.com "Multi-agent system"
https://cloud.google.com/discover/what-is-a-multi-agent-system?utm_source=chatgpt.com "What is a multi-agent system in AI?"
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