单智能体（Single Agent）是指在一个特定的环境中，仅有一个智能体进行感知、学习和行动的情况。在这种情况下，智能体需要独立地与环境进行交互，并根据环境的反馈来优化其行为策略，以实现预设的目标。

与多智能体系统相比，单智能体系统的复杂性相对较低，因为不需要考虑多个智能体之间的交互和协调问题。这使得单智能体系统在某些任务中更容易实现和部署。

在单智能体系统中，智能体通常通过强化学习等算法来学习如何在环境中行动以获得最大的奖励。强化学习算法允许智能体通过试错的方式来学习最佳行为策略，即智能体会尝试不同的行为，并根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整其行为策略。

单智能体系统可以应用于许多领域，如游戏AI（如围棋、电子游戏等）、自动驾驶汽车、机器人控制等。在这些应用中，智能体需要学习如何适应环境并实现特定的目标，如赢得游戏、安全驾驶或完成指定任务等。

尽管单智能体系统相对简单，但在处理复杂环境和高维状态时仍然面临挑战。此外，对于某些需要多个智能体协作完成的任务，单智能体系统可能无法提供最佳的解决方案。在这种情况下，多智能体系统可能更为适用。