Agent-Based Modeling（ABM），也称为基于代理的建模，是一种建模和仿真方法，用于研究复杂系统中个体实体（代理）之间的互动和行为。在ABM中，整个系统的行为是由多个自治的代理个体的局部决策和相互作用共同决定的。这种方法模拟了现实世界中的分布式决策和多主体系统的动态演化。

ABM 的关键特点包括：

1. 代理（Agent）： 代理是模型中的个体实体，具有自主性、感知环境的能力，能够根据规则做出决策和执行动作。

2. 环境： 代理在一个模拟环境中运动和互动。环境可以是物理空间，也可以是抽象的概念空间，取决于模型的应用领域。

3. 局部决策： 代理的行为和决策是基于局部信息和邻近代理的互动。每个代理根据其个体特性和当前环境状态做出决策。

4. 相互作用： 代理之间存在相互作用和通信。他们可以通过传递信息、合作、竞争等方式相互影响。

5. Emergence（涌现现象）： 系统整体的行为是由个体代理的局部决策和相互作用共同产生的，形成了一些系统级别的特征和涌现现象。

6. 自组织性： ABM 中的系统通常具有自组织性，即全局结构是通过个体代理的局部行为和相互作用逐渐形成的。

ABM 被广泛应用于多个领域，包括社会科学、经济学、生态学、交通规划等。它可以用于研究和理解系统的复杂性、非线性和演化过程，帮助分析和预测系统中的模式和趋势。