“多智能体系统（MAS）通过多种机制管理可扩展性，使其能够在不显著降低性能的情况下处理越来越多的智能体或日益复杂的任务。一个关键的方法是去中心化控制，每个智能体独立操作，并可以根据本地信息作出决策。这减少了对中央协调者的需求，后者在更多智能体加入系统时可能成为瓶颈。通过分配责任，多智能体系统可以高效地同时管理多个交互和任务。
MAS 实现可扩展性的另一个方式是模块化架构。智能体被设计为模块化，这意味着可以在不干扰整个系统的情况下添加或移除新智能体。这种模块化使开发者能够创建专门针对特定任务（如导航、通信或资源管理）的智能体，从而更容易根据应用的具体需求扩展系统。例如，在一个群体机器人应用中，每个机器人（智能体）可以执行独特的功能，如探索区域或收集数据，从而促进高效的任务分配，减少冗余。
此外，智能体之间有效的通信协议在可扩展性中扮演着至关重要的角色。这些协议帮助智能体快速共享相关信息而不至于相互 overwhelm。例如，在一个拥有多辆自主驾驶车辆的交通管理系统中，智能体需要传达它们的位置和意图，以避免碰撞并优化交通流量。通过优先考虑通信效率——例如使用广播消息进行广泛信息传播或使用直接消息与特定智能体沟通——多智能体系统能够确保随着智能体数量的增加，系统仍然保持可管理性和响应性。总之，去中心化控制、模块化架构和高效的通信协议是使多智能体系统能够有效扩展的重要策略。”