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作為人工智能先驅之一，馬文?明斯基（Marvin Minsky）于1986年在其著作《心智社會》（The Society of Mind）中提出：“Each mental agent by itself can only do some simple thing that needs no mind or thought at all. Yet when we join these agents in societies - in certain very special ways - this leads to true intelligence”，首次將“智能體”概念引入人工智能領域 。

馬文·明斯基——“人工智能之父”框架理論創立者

圖片由AI生成

1995年，為消除“智能體”概念在研究界引發的混淆，Michael Wooldridge和Nicholas R. Jennings在論文《Intelligent agents: theory and practice》中，對 “智能體”展開深入探究并予以定義，提出“智能體”的弱定義、強定義，同時闡述了與之相關的一系列特性，為智能體系統劃定了明確的特征邊界。

多智能體系統是人工智能領域中極具影響力的一個重要研究方向，其源頭可追溯至 20 世紀 80 年代末，脫胎于分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence, DAI）。自誕生以來，多智能體系統便不斷發展壯大，逐漸成為人工智能領域內充滿活力的分支，并且與數學、控制科學、經濟學、社會學等多個學科相互交叉、深度融合，汲取各學科精華，不斷豐富自身內涵。

1995 年，對于多智能體系統而言是一個具有里程碑意義的年份。這一年，第一屆國際多智能體系統會議（International Conference on Multi-Agent Systems, ICMAS）正式拉開帷幕。此次會議由北美、歐洲和日本的多智能體研究社區攜手發起，會議聚焦于智能體架構、協調機制、通信方式以及協作策略等核心議題。這次會議的召開，標志著多智能體系統作為一個獨立的研究領域開啟了快速發展的新征程。

此后，國際智能體及多智能體系統協會（IFAAMAS）應運而生。該協會整合了國際自主智能體會議（AGENTS）、國際多智能體系統會議（ICMAS）和智能體理論、體系結構與語言研討會（ATAL）這三個重要會議，聯合舉辦國際智能體及多智能體系統聯合會議（AAMAS）。如今，AAMAS 已成為該領域最具影響力的國際會議，極大地推動了多智能體系統在全球范圍內的交流與發展，其應用范圍也隨之不斷拓展。

近年來，深度學習和強化學習技術取得了重大突破，為多智能體系統的發展注入了新的活力。在這些先進技術的助力下，多智能體系統在復雜環境中的協作能力得到了顯著提升。這一提升使得智能體在自動駕駛、無人機編隊、智能制造等實際場景中的應用成為可能，并推動了這些領域的快速發展。

大型語言模型（LLM）給傳統智能體的模塊化架構帶來了顛覆性革新，促使其向端到端的生成式系統轉變。這一轉變意義非凡，以往“通用智能體”還只是人們腦海中抽象的設想，如今卻借助這一變革，具象化成了實實在在可投入使用的 AI 助手、自動化流程代理等實際應用形態。LLM 不僅重塑了智能體的架構，更深刻地改變了人們對智能體的認知，有力地推動著智能體從單純的工具角色，朝著具備智能的實體方向加速演變。

自 2020 年起，多智能體系統與生成式 AI、智能體編排平臺等新興技術深度融合。這種融合為智能體的發展注入了強大動力，極大地推動了智能體的規模化部署，使其能夠在不同領域之間實現高效協作。如今，這一融合趨勢已然成為人工智能領域備受矚目的前沿熱點，引領著智能體技術不斷向前發展。

大型語言模型（LLM）為多智能體系統帶來了顯著變革。在通信層面，它大幅提升了智能體間的溝通效率，借助自然語言，智能體得以更靈活地開展任務協商與協作，如同為智能體搭建了一座高效溝通的橋梁。其強大的知識提取與推理能力，如同賦予智能體敏銳的洞察力和深邃的思考力，助力它們更精準地理解所處環境，進而制定出更合理的策略。同時，LLM支持多模態感知，讓系統能從容應對自動駕駛、元宇宙這類復雜場景。而且，它還能自動生成代碼或規則，大大降低了多智能體系統的開發門檻，讓更多創新應用成為可能。

然而，LLM并非完美無缺。它存在幻覺問題，這可能導致錯誤信息在智能體間傳播，進而引發不合理的決策。為確保信息準確，需要額外機制來驗證，這無疑增加了系統設計和能力評估的難度與挑戰。另外，LLM對計算資源需求較大，在資源受限的環境中，其應用可能會受到一定限制。

總體而言，LLM極大地拓展了多智能體系統的功能與應用場景，但在可靠性和效率方面，仍需不斷探索與突破，以應對其帶來的挑戰。

多智能體系統作為人工智能領域的經典研究范疇，歷經數十載的迭代演進，不斷拓展其研究深度與廣度。當下，在大型語言模型（LLM）的強勢賦能下，多智能體系統正煥發出全新的活力，應用前景愈發廣闊。

從現實場景來看，在自動駕駛領域，多智能體系統助力汽車實現高效的車隊編隊。這些自動駕駛汽車如同訓練有素的團隊，憑借多智能體系統間的協同合作，精準地保持車距、調整車速，提升交通效率與安全性。而在充滿想象的元宇宙世界里，多智能體系統更是成為構建虛擬社會模擬的關鍵力量。它能夠模擬出高度逼真的虛擬角色及其交互行為，讓虛擬社會呈現出復雜且有序的生態。

展望未來，隨著人工智能技術的持續突破與創新，多智能體系統必將在更多領域嶄露頭角，發揮關鍵作用，為各個行業帶來前所未有的可能性與令人驚喜的變革。