Multi-Agent系统(MAS)是指多个Agent成员之间相互协调，相互服务，共同完成一个任务。各Agent成员之间的活动是自治独立的，其自身的目标和行为不受其它Agent成员的限制，它们通过竞争和磋商等手段协商和解决相互之间的矛盾和冲突。MAS主要研究目的是通过多个Agent所组成的交互式团体来求解超出Agent个体能力的大规模复杂问题。
举几个简单的例子，鸟群、鱼群、兽群和菌落都可以被看成是多自主体系统。目前有许多数学家、经济学家和控制工程师正在对该系统进行深入研究。
MAS的关键问题是该系统中每个Agent功能的确定以及各Agent之间的协作，协商，交流。单个Agent的功能即该Agent的自主性，即该Agent所能完成的功能；Agent之间的协作即某个Agent将要完成的任务分配给其他Agent然后综合各Agent的结果将最后的结果输出给用户的过程；协商即Agent之间解决冲突并最后达到一致的过程。
之所以提到这些关于Multi-Agent系统的介绍，是因为它为今后的传感器网络发展提供了理论支持。今后的信息获取模式将由目前的信息获取系统具有固定的层次结构，变为下一代的信息获取系统根据任务进行自组织。随着人工智能和无线技术的进一步发展，传感器也将由智能传感器发展到多自主体传感器网络，以任务为中心，采用动态架构，从本地智能发展到网络智能。
Multi-Agent系统(MAS)是指多个Agent成员之间相互协调，相互服务，共同完成一个任务。各Agent成员之间的活动是自治独立的，其自身的目标和行为不受其它Agent成员的限制，它们通过竞争和磋商等手段协商和解决相互之间的矛盾和冲突。MAS主要研究目的是通过多个Agent所组成的交互式团体来求解超出Agent个体能力的大规模复杂问题。
举几个简单的例子，鸟群、鱼群、兽群和菌落都可以被看成是多自主体系统。目前有许多数学家、经济学家和控制工程师正在对该系统进行深入研究。
MAS的关键问题是该系统中每个Agent功能的确定以及各Agent之间的协作，协商，交流。单个Agent的功能即该Agent的自主性，即该Agent所能完成的功能；Agent之间的协作即某个Agent将要完成的任务分配给其他Agent然后综合各Agent的结果将最后的结果输出给用户的过程；协商即Agent之间解决冲突并最后达到一致的过程