竞争多智能体系统（CMAS）是多个自主智能体在各自目标上进行操作的环境，这些目标往往彼此对立。这些智能体可以是软件程序或物理实体，它们基于自身目标和与其他智能体的互动来做出决策。这些系统的竞争性质意味着每个智能体都试图优化其表现，同时可能减少竞争对手的机会。这种动态在博弈论场景中很常见，并可以应用于金融、机器人和游戏等各个领域。
在基于竞争的场景中，智能体可能参与资源分配、策略开发或直接冲突。例如，考虑一个模拟交易环境，其中不同的交易智能体竞争进行股票的买卖。每个智能体分析市场数据，做出预测，并执行交易以最大化其利润。智能体之间的竞争互动可以导致复杂的行为，因为它们必须适应其他智能体的策略，同时努力实现各自的目标。这不仅构成了丰富的竞争格局，也挑战开发者创建能够有效应对其他智能体不可预测行为的算法。
从事竞争多智能体系统开发的工程师需要考虑各种因素，例如奖励结构的设计、智能体之间的沟通协议，以及将管理智能体互动的策略。强化学习或进化算法等技术可以帮助智能体从竞争中学习，并随着时间的推移改善决策。此外，公平性和伦理原则可能也会发挥作用，特别是在影响现实世界场景的应用中，要求开发者仔细考虑设计的影响。