多Agent系统（Multi-Agent System, MAS）是由多个自主智能体（agents）构成的分布式人工智能框架，每个智能体作为独立实体，能够感知环境、自主决策、并通过通信与协作共同解决复杂问题。MAS的核心在于模拟真实世界中的多参与者互动，强调分布式智能、自适应性和协同优化，使其在不确定性环境中展现出强大的问题处理能力，广泛应用于智能交通、供应链管理等领域。
在AI产品开发的实际落地中，多Agent系统被高效应用于需要分布式协同的场景，例如自动驾驶车辆间的实时交互以优化交通流、智能电网中的能源分配协调、以及游戏AI中非玩家角色的行为模拟。这些应用不仅提升了系统的鲁棒性和效率，还通过智能体间的竞争与合作机制，推动产品在动态环境中的创新迭代，为AI产品经理提供了设计复杂协同解决方案的实用工具。
对于延伸阅读，推荐Michael Wooldridge的专著《An Introduction to MultiAgent Systems》（2009），该书全面阐述了MAS的理论基础、算法设计及实际案例，是深入理解该领域的权威参考。
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