多智能体系统（MAS）与强化学习（RL）相结合，使多个智能体能够在共享环境中学习和做决策。在典型的强化学习设置中，单个智能体与环境进行交互，接收反馈，并相应地调整其行为以最大化累积奖励。相比之下，MAS由多个智能体组成，这些智能体不仅需要从与环境的交互中学习，还需考虑其他智能体的行动和策略。这种交互引入了额外的复杂性，因为智能体必须学习如何根据自身目标和他者行为进行合作、竞争或协调行动。
将MAS与RL整合的一个常见方法是通过分散学习方法。每个智能体独立操作，但共享一个共同的目标或奖励，从而鼓励协作。例如，在一个多机器人仓库中，每个机器人可以学习导航和检索物品，同时与其他机器人沟通，以避免碰撞并提高效率。它们可以采用类似于Q学习或演员-评论家方法的算法，但需针对一种情况下做出调整，即一个机器人的行动会影响整个系统。这种环境要求智能体在个人学习与其他智能体引入的动态之间找到平衡，使学习过程更为复杂，但与现实世界场景更为一致。
将MAS与RL整合的另一个重要方面是信用分配的挑战。当智能体协同工作时，确定哪个智能体对积极结果负责可能会变得困难，这使得有效更新个体学习模型变得困难。像共享奖励或奖励塑形这样的技术可以在这种情况下提供帮助，使智能体能够根据集体表现而非个体贡献调整策略。通过应对这些挑战，开发者可以构建出更稳健的系统，复制现实生活应用中存在的协作和竞争行为，从协调无人机到互动游戏代理。