En muchos sistemas en IA, consideramos las acciones de un agente en un espacio de estado. Los ejemplos comunes incluyen encontrar el camino más corto desde un estado inicial a un estado objetivo o encontrar acciones óptimas en un mundo estocástico.
Pero muchas veces en el mundo real, también tenemos que poder modelar sistemas en los que múltiples agentes intentan maximizar alguna noción de utilidad. Estos se denominan intuitivamente sistemas de múltiples agentes.
Cuando estudies estos sistemas, encontrarás muchos de los algoritmos que se utilizan para resolver estos problemas o encontrar soluciones aproximadas que tienen un enfoque de teoría de juegos. Por ejemplo, un sistema simple de múltiples agentes es el ajedrez, en el que ambos jugadores intentan maximizar sus posibilidades de ganar. Como el ajedrez es un tipo especial de juego llamado juego de suma cero, algunos algoritmos para analizar movimientos incluyen minimax y poda alfa-beta.
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También encontrará que muchos algoritmos en sistemas de agente único también pueden expandirse a sistemas de múltiples agentes, pero a menudo conducen a otra capa de complejidad.
