多Agent模型（Multi-Agent Model）是一种分布式人工智能模型，由多个智能体（Agent）组成，每个Agent都具有自主决策和交互能力，能够相互协作、竞争或协商以完成共同或各自的任务。

在多Agent模型中，各个Agent之间通过某种通信机制进行信息交换和协调，以实现协同工作。

这种通信机制可以是显式的消息传递，也可以是隐式的共享内存等方式；通过通信，Agent可以了解其他Agent的状态、意图和行动，从而做出相应的反应和决策。

多Agent模型具有以下特点： 分布性：多Agent系统中的Agent可以分布在不同的物理位置或逻辑层次上，通过网络进行通信和协作；这种分布性使得系统能够更好地适应复杂、动态的环境。

自主性：每个Agent都具有自主决策和执行能力，能够根据自身的知识、目标和环境信息做出独立的决策；这种自主性使得系统能够更好地应对不确定性和变化。

交互性：多Agent系统中的Agent之间可以进行交互和协作，共同完成任务；这种交互性可以通过协商、竞争、合作等方式实现，以提高系统的整体性能和效率。

适应性：多Agent系统能够根据环境和任务的变化动态地调整自身的结构和行为，以适应新的情况；这种适应性使得系统具有更强的鲁棒性和可扩展性。

多Agent模型在人工智能领域具有广泛的应用，如智能机器人、分布式控制系统、智能交通系统、电子商务系统等。

通过构建多Agent模型，可以实现更加智能、灵活和协同的系统行为，提高系统的整体性能和效率。