Мультиагентный подход позволяет создавать системы, где каждый агент обладает собственной стратегией и может координировать действия с другими. В отличие от одиночных агентов, такие системы лучше справляются с распределёнными задачами, требующими адаптации к изменяющимся условиям. Например, в 2024 году OpenAI использовала мультиагентную архитектуру для обучения роботов совместной сборке мебели.
Каждый агент в такой системе обычно имеет ограниченный доступ к информации, что делает процесс похожим на реальное человеческое взаимодействие. Компания DeepMind применяла этот подход в AlphaStar для игры в StarCraft II, где каждый агент управлял отдельным юнитом. Мультиагентные системы особенно полезны там, где нужно моделировать конкуренцию или сотрудничество, например в логистике или управлении энергосетями.
Ключевое отличие от традиционных нейросетей — децентрализованное принятие решений. Вместо одного «мозга» здесь работает множество независимых, но связанных модулей. Это усложняет обучение, но даёт гибкость, которую невозможно достичь другими методами.