Sistem Multi-Agen (MAS) mempelajari bagaimana beberapa agen otonom berinteraksi dalam suatu lingkungan untuk mencapai tujuan tertentu, baik secara kolaboratif maupun kompetitif. Agen adalah entitas cerdas yang mampu mengamati lingkungan, menalar, mengambil keputusan, bertindak, berorientasi tujuan, beradaptasi, dan berkomunikasi dengan agen lain.
Agen yang baik bersifat otonom, reaktif, proaktif, sosial, dan adaptif. Berdasarkan kemampuannya, agen dapat berupa simple reflex, model-based, goal-based, utility-based, hingga learning agent. Lingkungan tempat agen beroperasi memiliki karakteristik tertentu seperti deterministik atau stokastik, statis atau dinamis, serta single-agent atau multi-agent, yang memengaruhi kompleksitas sistem.
Komunikasi antar agen merupakan elemen kunci dalam MAS untuk berbagi informasi, koordinasi, dan negosiasi. Komunikasi dilakukan melalui pesan dengan bahasa standar seperti KQML dan FIPA ACL, serta dapat menggunakan model peer-to-peer, broadcast, mediator, atau asinkron. Pesan yang dikirim dapat berupa informasi, permintaan, proposal, komitmen, maupun peringatan.
Dalam MAS, agen dapat berkolaborasi untuk mencapai tujuan bersama melalui koordinasi, kerja sama, dan negosiasi, atau berkompetisi ketika sumber daya terbatas dan tujuan berbeda. Dalam praktiknya, kolaborasi dan kompetisi sering terjadi bersamaan, seperti pada smart farming atau pasar simulatif. Agen juga dapat belajar dari interaksi melalui multi-agent reinforcement learning.
Contoh penerapan MAS meliputi pertanian cerdas, di mana agen sensor, irigasi, dan prediksi cuaca bekerja sama mengelola tanaman, serta pasar simulatif, di mana agen pembeli dan penjual bernegosiasi dan bersaing dalam menentukan harga.
