(中国联合网络通信有限公司研究院，北京100176)

0 引言

当前，人类已进入智能化时代的新经济周期，人工智能技术迅速提升全社会全要素生产率和生活便捷性，尤其在产业领域，工业互联网与人工智能技术的交叉学科与技术应用成为了研究热点，并且伴随着工业数据的海量汇聚与实时演算分析，工业know-how知识的算法化沉淀，算力在设备侧、边缘侧、平台侧的分布与协同，使得人工智能技术在工业互联网领域的应用复杂度提升。一是海量工业现场设备智能化需求的提升，使得边缘计算快速兴起，分布式智能的应用速度加快；二是智能设备被赋予从识别、认知、监测、预测性分析的基础智能，向更大自主权的自适应决策的过渡；三是单智能体(agent)[1]向可交互协作的多智能体(multi-agent)复杂系统的演进。

毫无疑问，总的趋势是从分布式智能到协作式智能，从单点智能向多智能体系统发展。多智能体技术作为人工智能技术的重要领域，其主要目标是通过具有一定自主能力的智能体间相互协作实现复杂智能，尤其是面向实际生产过程中往往是时间、效率、成本的博弈问题的现状，可以在降低系统总体建模复杂性的同时，达到最优化解，是工业互联网浪潮下实现机器人协作，海量物联网网络自治，自适应排产，多任务生产调度，物流快速匹配等多种任务场景的有力工具。

1 多智能体技术概述与解决工业复杂问题的优势

单智能体理论起源于20世纪70年代的人工智能范畴概念，是指具有一定自主行为能力的实体，它的出现成为了分布式智能、分布式计算、群体智能等一系列人工智能领域技术的基础理论支撑和基本工具。……