"群体机器人中的多智能体系统涉及一组机器人，它们共同工作以实现共同目标，而无需中央控制。每个机器人或智能体的能力有限，基于局部信息和简单规则进行操作。通过遵循这些规则，机器人能够协调它们的行动，通过环境间接进行通信，并根据需要适应变化。这种分散的方法使得群体具有灵活性、可扩展性，并且对故障具有鲁棒性；如果一个机器人出现故障，其他机器人仍然可以作为集体的一部分继续运行。
多智能体系统在群体机器人中的常见功能方式包括聚集或觅食等行为。例如，在聚集行为中，机器人可以根据邻近机器人的距离调整自己的位置。通过保持一定的距离并朝向附近机器人的平均位置移动，群体可以实现协调移动。类似地，在觅食任务中，机器人可以单独寻找资源。一旦机器人找到资源，它可以通过留下信息素的踪迹或改变灯光颜色来信号其他机器人，引导其余群体前往资源。这些规则的简单性使得复杂的群体行为得以显现。
这些系统通常使用支持基于智能体建模的仿真工具和编程框架进行设计。像ROS（机器人操作系统）这样的工具可以用于在受控环境中实施和测试群体行为，然后再将其部署到真实场景中。开发人员在设计群体算法时需要专注于优化机器人之间的通信与合作，这可以通过强化学习或遗传算法等机制来实现。这确保了系统能够高效解决探索、地图绘制或搜救等问题。"