多Agent系统（Multi-Agent System，MAS）是指一些智能Agent通过协作完成某些任务或达到某些目标的计算系统，它协调一组自治Agent的智能行为，在Agent理论的基础上重点研究多个Agent的联合求解问题，协调各Agent的知识、目标、策略和规划，即Agent互操作性，内容包括MAS的结构、如何用Agent进行程序设计（AOP），以及Agent间的协商和协作等问题。

分布式人工智能的产生和发展为MAS提供了技术基础。到了20世纪80年代中期，DAI的研究重点逐渐转到MAS的研究上了。Actors模型是多Agent问题求解的最初模型之一，接着是Davis和Smith提出的合同网协议。

MAS的特点主要包括：

①每个Agent拥有求解问题的不完全的信息或能力，即每个Agent的信息和能力是有限的；

②没有全局系统控制；

③数据的分散性；

④计算的异步性；

⑤开放性（任务的开放性、系统的开放性、问题求解的开放性）；(www.daowen.com)

⑥分布性；

⑦动态适应性。

除了具有Agent系统的个体Agent的基本特点外，还有以下特点：

（1）社会性：Agent可能处于由多个Agent构成的社会环境中，Agent拥有其他Agent的信息和知识，并能通过某种Agent通信语言与其他Agent实施灵活多样的交互和通信，实现与其他Agent的合作、协同、协商、竞争等，以完成自身的问题求解或者帮助其他Agent完成相关的活动。

（2）自治性：在MAS中一个Agent发出服务请求后，其他Agent只有在同时具备提供此服务的能力与兴趣时，才能接受动作委托。因此，一个Agent不能强制另一个Agent提供某项服务。

（3）协作性：在MAS中，具有不同目标的各个Agent必须相互工作、协同、协商未完成问题的求解，通常的协作有：资源共享协作、生产者/消费者关系协作、任务/子任务关系协作等。