摘要：随着人工智能技术的飞速发展，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）在工业制造、智能交通、协同机器人等领域的应用日益广泛。通信协议作为多智能体协作的核心支撑，直接决定了系统的协作效率、可靠性与扩展性。本文从多智能体协作的通信需求出发，梳理了通信协议从传统分布式协议到智能自适应协议的演化历程，分析了各阶段典型协议的技术特点、应用场景及局限性，探讨了当前多智能体通信协议面临的关键挑战，并对未来演化趋势进行了展望，为多智能体系统的通信协议设计与优化提供参考。

关键词：多智能体系统；协作通信；通信协议；演化历程；自适应协议

1 引言

多智能体系统是由多个具备自主感知、决策与执行能力的智能体通过相互协作完成复杂任务的分布式系统。与单智能体相比，多智能体系统具有更强的鲁棒性、灵活性和任务处理能力，能够应对单智能体难以胜任的复杂场景，如大规模环境探测、多机器人协同作业、智能电网调度等。在多智能体协作过程中，智能体之间需要实时、高效地交换信息，包括任务指令、环境感知数据、状态反馈等，而通信协议正是规范这些信息交互行为的规则集合，是保障协作顺利进行的关键基础设施。

随着多智能体系统应用场景的不断拓展，其对通信的需求也日益复杂。早期简单的分布式协作场景对通信的实时性、可靠性要求较低，传统的通信协议即可满足需求。但在动态不确定环境、大规模智能体协作、异构智能体协同等复杂场景下，传统通信协议面临着带宽受限、延迟波动、拓扑动态变化等诸多挑战。因此，通信协议需要不断演化以适配多智能体协作的复杂需求。本文旨在系统梳理多智能体协作中通信协议的演化脉络，剖析各阶段协议的核心技术与应用局限，为新一代多智能体通信协议的研发提供理论与实践参考。

2 多智能体协作的通信需求与核心指标

多智能体协作的本质是通过信息交互实现资源共享、任务分配与协同决策，其通信需求源于协作场景的复杂性与智能体的异构性。不同协作场景下的通信需求存在差异，但核心需求可归纳为以下几方面，对应的核心性能指标也随之明确。

2.1 核心通信需求

一是实时性需求。在动态任务场景中，如多机器人协同避障、智能车辆编队行驶，智能体需要实时交换位置、速度、障碍物信息等，通信延迟过大会导致决策滞后，引发协作失败甚至安全事故。二是可靠性需求。信息传输的准确性与完整性直接影响协作效果，若感知数据或控制指令丢失、出错，可能导致智能体行为紊乱，影响整个系统的稳定性。三是扩展性需求。随着协作任务的复杂化，智能体数量可能动态增减，系统拓扑结构也可能发生变化，通信协议需支持大规模智能体接入，且能自适应拓扑动态调整。四是异构兼容性需求。实际协作系统中，智能体可能来自不同厂商、基于不同硬件平台与操作系统，通信协议需具备跨平台、跨设备的异构兼容能力，保障异构智能体间的正常通信。五是节能性需求。对于移动智能体（如无人机、移动机器人），其能源通常有限，通信协议需优化能耗设计，降低通信过程中的能量消耗，延长系统续航时间。

2.2 关键性能指标

为衡量通信协议对上述需求的满足程度，需明确核心性能指标：（1）通信延迟：指信息从发送端发出到接收端接收并解析完成的总时间，包括传输延迟、处理延迟等；（2）数据包丢失率：指在传输过程中丢失的数据包占总发送数据包的比例，反映通信的可靠性；（3）带宽占用率：指通信协议传输数据占用的网络带宽比例，影响系统的并发通信能力；（4）拓扑适应性：指协议在智能体数量变化、位置移动等导致拓扑动态变化场景下的适应能力；（5）能耗：指智能体通过协议进行通信时的能量消耗，尤其适用于移动智能体系统。

3 多智能体通信协议的演化历程

随着多智能体协作场景从简单到复杂、从静态到动态、从同构到异构的演变，通信协议也经历了从传统分布式通信协议、面向服务的通信协议，到自适应通信协议、智能通信协议的逐步演化过程。各阶段协议在技术架构、核心特点与应用场景上存在显著差异，分别适配不同时期的多智能体协作需求。

3.1 第一阶段：传统分布式通信协议（20世纪90年代-21世纪初）

早期多智能体系统以小规模、同构智能体协作为主，协作场景相对简单（如静态环境下的简单任务分配），通信需求以“连通性”和“基本数据传输”为核心。此阶段的通信协议主要借鉴传统分布式系统的通信技术，以基于TCP/IP、UDP的协议为主，同时结合分布式协作的特点进行简单适配。

典型协议包括基于UDP的简单数据报协议、基于TCP的可靠传输协议，以及在其基础上扩展的分布式协作协议（如FIPA ACL协议）。其中，FIPA（Foundation for Intelligent Physical Agents）提出的ACL（Agent Communication Language）协议是早期多智能体通信的代表性协议之一。该协议定义了智能体间通信的消息格式与交互规范，包括消息内容、发送者、接收者、消息类型等要素，支持智能体间的请求、通知、承诺等基本协作交互。

技术特点：此阶段协议架构简单，易于实现，依托成熟的TCP/IP网络体系，兼容性强；主要采用固定的通信拓扑（如星型、总线型）和固定的传输参数（如固定带宽分配、固定传输速率）；通信内容以原始数据为主，缺乏对语义信息的处理。

应用场景：适用于小规模同构智能体协作场景，如实验室环境下的多机器人简单协同作业、小规模分布式数据采集系统等。

局限性：一是实时性与可靠性难以兼顾，TCP协议虽能保障可靠传输，但连接建立与重传机制导致延迟较高，难以满足动态场景的实时需求；UDP协议延迟低，但可靠性差，数据包丢失率较高。二是拓扑适应性差，当智能体数量增加或位置移动导致拓扑变化时，协议难以快速适配，易出现通信中断。三是扩展性不足，难以支持大规模智能体协作，随着智能体数量增加，带宽占用率急剧上升，通信效率大幅下降。

3.2 第二阶段：面向服务的通信协议（21世纪初-2010年左右）

随着多智能体协作场景的复杂化，智能体数量增多，异构智能体协作需求凸显，传统分布式通信协议的扩展性与异构兼容性不足问题日益突出。此阶段，面向服务的架构（Service-Oriented Architecture, SOA）理念被引入多智能体系统，通信协议逐步向面向服务的方向演化，核心目标是实现智能体间的“服务共享”与“异构兼容”。

典型协议包括基于Web Service的通信协议（如SOAP、RESTful）、ROS（Robot Operating System）中的通信协议等。ROS作为机器人领域的主流开源框架，其通信系统采用了面向服务的设计思路，包括话题（Topic）通信、服务（Service）通信、动作（Action）通信等多种通信模式。话题通信采用发布/订阅（Publish/Subscribe）模式，适用于实时、单向的数据流传输（如传感器数据传输）；服务通信采用请求/响应（Request/Response）模式，适用于需要双向交互的同步任务（如机器人运动控制指令交互）；动作通信则适用于长时间运行的任务，支持任务进度反馈与中断控制。

技术特点：采用面向服务的架构，将智能体的功能封装为标准化服务，通过服务接口实现异构智能体间的交互；支持多种通信模式，可根据协作任务需求选择合适的通信方式；依托标准化的网络协议（如HTTP、XML），提升了异构系统的兼容性；引入发布/订阅模式，降低了智能体间的耦合度，提升了系统的扩展性。

应用场景：适用于中大规模异构智能体协作场景，如工业制造中的多机器人协同装配、智能交通系统中的车辆-基础设施协作等。例如，在工业装配场景中，不同类型的机器人（如搬运机器人、装配机器人）通过ROS的服务通信协议实现任务指令的交互与功能协同。

局限性：一是实时性仍有待提升，基于Web Service的协议采用XML格式进行数据封装，数据解析开销较大，且依赖HTTP协议，传输延迟相对较高，难以满足高速动态协作场景的需求；二是拓扑适应性有限，虽然发布/订阅模式降低了耦合度，但当智能体快速移动导致网络拓扑剧烈变化时，服务注册与发现机制的响应速度难以跟上拓扑变化节奏，易出现服务中断；三是缺乏对动态带宽资源的优化分配能力，当多个智能体同时传输数据时，易出现带宽拥堵，影响通信效率。

3.3 第三阶段：自适应通信协议（2010年-2020年左右）

随着多智能体协作场景向动态不确定环境（如野外探测、应急救援）拓展，智能体需要在拓扑动态变化、带宽受限、环境干扰严重的条件下实现高效协作，传统面向服务的通信协议难以适配这些复杂动态场景。此阶段，通信协议的核心演化方向是“自适应”，即协议能够根据网络状态（如带宽、延迟、丢包率）、拓扑结构、任务需求等动态调整通信参数与通信模式，以保障协作的稳定性与高效性。

典型协议包括自适应发布/订阅协议、认知无线电（Cognitive Radio, CR）结合的通信协议、基于动态拓扑感知的路由协议等。例如，自适应发布/订阅协议通过实时监测网络带宽与延迟状态，动态调整数据传输速率、数据包大小与编码方式：当带宽充足时，采用高传输速率与大数据包提升传输效率；当带宽受限或延迟较高时，降低传输速率、减小数据包大小，并采用纠错编码提升可靠性。认知无线电通信协议则通过感知周围无线频谱环境，动态选择空闲频谱进行通信，有效解决了动态环境下的频谱资源竞争问题，提升了通信的抗干扰能力。

技术特点：引入动态感知机制，实时监测网络状态、拓扑结构与任务需求；具备多参数自适应调整能力，包括传输速率、编码方式、频谱资源、路由路径等；采用分布式自适应决策机制，无需中心节点控制，提升了系统的鲁棒性；部分协议引入优先级机制，对关键任务数据（如紧急避障指令）赋予更高的传输优先级，保障核心协作任务的顺利进行。

应用场景：适用于动态不确定环境下的多智能体协作场景，如无人机编队协同探测、应急救援中的多机器人协同作业、智能车联网等。例如，在无人机编队探测场景中，无人机通过自适应通信协议实时感知空中无线信道状态，动态调整传输参数，避免因信道干扰导致的通信中断，保障编队飞行的同步性与安全性。

局限性：一是自适应决策的复杂度较高，随着感知参数与调整维度的增加，协议的计算开销显著增大，可能影响智能体的实时决策性能；二是多智能体间的自适应协同难度大，当多个智能体同时调整通信参数时，易出现参数冲突，导致通信质量下降；三是对动态环境的感知精度依赖较高，若感知数据不准确，可能导致自适应调整决策失误，影响协作效果。

3.4 第四阶段：智能通信协议（2020年至今）

近年来，随着深度学习、强化学习等人工智能技术的快速发展，多智能体协作进入“大规模、高动态、强异构”的复杂阶段，对通信协议的智能性、自主性提出了更高要求。此阶段，通信协议的演化核心是“智能驱动”，即利用人工智能技术实现通信参数的自主优化、拓扑结构的自主适配、以及通信资源的自主分配，大幅提升多智能体协作的效率与鲁棒性。

典型协议包括基于强化学习的自适应通信协议、基于联邦学习的分布式通信协议、语义通信协议等。基于强化学习的通信协议将智能体的通信过程建模为马尔可夫决策过程，通过强化学习算法让智能体自主学习最优的通信参数（如传输速率、编码方式）和路由策略，以适应复杂动态的网络环境。例如，在大规模无人机编队协作中，每个无人机通过强化学习算法实时学习周围无人机的状态与网络环境，自主选择最优的通信伙伴与传输路径，实现全局通信效率的最大化。

语义通信协议是智能通信协议的重要发展方向，其突破了传统协议“传输原始数据”的模式，通过对通信内容的语义理解，仅传输核心语义信息，大幅降低了带宽占用与传输延迟。例如，在多机器人协同作业中，传统协议需要传输大量的传感器原始数据，而语义通信协议可直接提取“前方有障碍物”“需要转向避让”等语义信息进行传输，接收端智能体基于语义信息快速做出决策，显著提升了协作效率。

技术特点：以人工智能技术为核心，具备自主学习与自主决策能力；支持语义级别的信息交互，大幅提升通信效率；采用分布式智能决策机制，每个智能体可自主调整通信策略，同时兼顾全局协作性能；具备更强的抗干扰能力与容错性，能够在复杂干扰环境下通过智能优化实现稳定通信。

应用场景：适用于大规模、高动态、强异构的多智能体协作场景，如大规模无人机集群作战、智能城市中的多模态智能体协同调度、异构机器人协同救援等。例如，在智能城市调度场景中，大量的智能车辆、智能传感器、智能终端通过智能通信协议实现语义级别的信息交互，快速完成交通调度、应急响应等复杂任务。

局限性：一是算法复杂度高，基于深度学习、强化学习的智能协议需要大量的训练数据与计算资源，对智能体的硬件性能要求较高；二是实时性优化难度大，复杂的智能算法可能导致通信参数调整的延迟增加，影响动态场景下的协作实时性；三是安全性与隐私性存在风险，智能协议的自主决策过程可能被恶意攻击，且语义信息的传输与解析可能泄露敏感数据；四是标准化不足，目前智能通信协议缺乏统一的标准，不同厂商的智能体间难以实现互操作。

4 多智能体通信协议的关键技术支撑

多智能体通信协议的演化离不开关键技术的支撑，从传统协议到智能协议，网络技术、人工智能技术、编码技术等的发展为协议的升级提供了核心动力。以下梳理了推动通信协议演化的关键技术支撑。

4.1 网络拓扑构建与路由技术

网络拓扑是多智能体通信的基础，拓扑构建与路由技术直接影响通信的效率与可靠性。早期协议采用固定拓扑（如星型、总线型），路由技术以静态路由为主。随着协作场景的动态化，动态拓扑构建技术（如自组织网络拓扑、移动自组织网络MANET拓扑）得到广泛应用，路由技术也向动态自适应路由（如AODV、DSR等按需路由协议）演化。近年来，基于智能算法的动态路由技术成为研究热点，通过强化学习、博弈论等算法实现路由路径的自主优化，提升了动态环境下的路由效率与可靠性。

4.2 数据编码与压缩技术

数据编码与压缩技术是提升通信效率、降低带宽占用的关键。早期协议采用简单的编码方式（如ASCII编码、二进制编码），压缩技术以无损压缩为主（如ZIP压缩）。随着智能体感知数据量的大幅增加，高效的有损压缩技术（如JPEG图像压缩、MP3音频压缩）被引入通信协议，在保证数据可用性的前提下大幅降低数据量。近年来，基于深度学习的智能编码压缩技术（如基于自编码器的压缩算法）得到快速发展，能够根据数据的语义信息实现自适应的编码压缩，进一步提升压缩效率，为语义通信协议的实现提供了技术支撑。

4.3 人工智能与机器学习技术

人工智能与机器学习技术是智能通信协议的核心支撑。强化学习、深度学习、联邦学习等算法为协议的自主优化与自适应调整提供了智能决策能力。例如，强化学习算法能够让协议在动态环境中通过试错学习最优的通信策略；深度学习算法能够实现对通信内容的语义理解，支撑语义通信；联邦学习算法能够让多个智能体在不共享原始数据的前提下协同训练通信模型，保障数据隐私性的同时提升协议性能。

4.4 异构网络融合技术

随着多智能体系统的异构化发展，单一网络技术难以满足复杂的通信需求。异构网络融合技术（如5G与WiFi融合、卫星通信与地面通信融合）能够整合不同网络的优势，为多智能体提供高速率、低延迟、广覆盖的通信服务。例如，在无人机编队协作中，近距离无人机之间通过WiFi实现高速数据传输，远距离无人机通过5G或卫星通信实现广覆盖通信，异构网络融合技术保障了不同距离、不同场景下的通信稳定性。

5 多智能体通信协议面临的挑战

尽管多智能体通信协议已历经多阶段演化，但其在应对大规模、高动态、强异构的复杂协作场景时，仍面临诸多挑战，主要体现在以下几方面。

5.1 大规模智能体协作的通信效率挑战

随着智能体数量的大幅增加（如大规模无人机集群、智能城市中的海量智能终端），通信链路数量呈指数级增长，导致带宽拥堵、数据碰撞等问题，严重影响通信效率。如何在大规模智能体协作中实现通信资源的高效分配、降低带宽占用、提升数据传输效率，是当前通信协议面临的核心挑战之一。此外，大规模智能体的动态移动导致网络拓扑频繁变化，协议需要快速适配拓扑变化，避免通信中断，进一步提升了协议设计的难度。

5.2 动态不确定环境的鲁棒性挑战

多智能体协作的环境往往存在强干扰、高动态、不确定等特点（如野外环境中的电磁干扰、智能车辆行驶中的信道波动），通信协议需要具备极强的鲁棒性，能够在恶劣环境下保障通信的稳定性。当前智能通信协议虽具备一定的自适应能力，但在极端干扰、网络断裂等突发情况下，仍难以快速恢复通信；同时，智能协议的自主决策过程易受环境噪声影响，可能导致决策失误，影响协作效果。

5.3 异构智能体的互操作性挑战

实际多智能体系统中，智能体可能基于不同的硬件平台、操作系统、通信接口，形成异构化的协作网络。当前通信协议虽在异构兼容性上有所提升，但缺乏统一的标准与规范，不同厂商、不同类型的智能体间难以实现无缝通信与互操作。此外，异构智能体的通信能力存在差异（如传输速率、带宽支持、能耗水平），协议需要兼顾不同智能体的通信能力，实现全局协作性能的最大化，进一步增加了协议设计的复杂度。

5.4 安全性与隐私性挑战

多智能体协作过程中，通信数据包含任务指令、环境感知数据、智能体状态等敏感信息，若遭受恶意攻击（如数据篡改、拦截、伪造），可能导致协作失败甚至系统瘫痪。当前智能通信协议的安全性设计相对薄弱，智能算法的自主决策过程可能被恶意干扰，语义通信中的语义信息也可能被窃取与解析，引发隐私泄露问题。如何在保障通信效率的同时，提升协议的安全性与隐私保护性，是智能通信协议发展的重要挑战。

5.5 实时性与计算开销的平衡挑战

智能通信协议依赖复杂的人工智能算法，虽能提升协议的智能性，但也带来了巨大的计算开销，可能导致通信参数调整延迟增加，影响动态场景下的协作实时性。例如，强化学习算法需要实时进行状态感知、策略更新与决策计算，对智能体的处理器性能要求较高；语义通信中的语义解析过程也需要消耗大量的计算资源，可能导致传输延迟增加。如何在提升协议智能性的同时，平衡实时性与计算开销，是智能通信协议落地应用的关键挑战。

6 多智能体通信协议的未来演化趋势

针对当前多智能体通信协议面临的挑战，结合人工智能、网络通信等技术的发展趋势，未来多智能体通信协议将向以下方向演化。

6.1 更高程度的智能化与自主化

未来通信协议将进一步融合深度学习、强化学习、博弈论等人工智能技术，实现从“自适应”到“自主进化”的跨越。协议能够自主感知环境变化、自主学习协作需求、自主优化通信策略，甚至能够根据长期协作目标自主调整协议架构。例如，通过联邦强化学习技术，多个智能体可在不共享原始数据的前提下协同训练通信模型，实现全局通信性能的持续优化；通过进化算法，协议能够自主演化出适配不同场景的通信策略，大幅提升系统的适应性与鲁棒性。

6.2 语义通信的深度发展与普及

语义通信将成为未来多智能体通信的主流模式，协议将从“传输数据”向“传输知识”演进。通过融合大语言模型、计算机视觉等技术，协议能够实现对多模态数据（文本、图像、语音、传感器数据）的深度语义理解，提取核心知识与意图进行传输，进一步降低带宽占用与传输延迟。同时，语义通信协议将支持跨模态、跨语种的语义交互，实现异构智能体间的无缝协作。例如，在多机器人协同救援场景中，视觉机器人可将图像中的“被困人员位置”语义信息直接传输给语音机器人，语音机器人通过语义解析快速向救援人员发出语音提示。

6.3 安全性与隐私性的一体化设计

未来通信协议将把安全性与隐私性作为核心设计目标，实现“智能性”与“安全性”的协同提升。通过引入联邦学习、同态加密、差分隐私等技术，在保障智能体协同训练与通信的同时，防止数据泄露与恶意攻击；通过区块链技术实现通信数据的不可篡改与可追溯，提升通信的可信度；通过智能入侵检测算法，实时识别恶意攻击行为，并自主调整通信策略进行防御。例如，基于区块链的分布式通信协议可实现智能体身份的可信认证与通信数据的安全存储，避免恶意节点的接入与数据篡改。

6.4 标准化与互操作性的提升

随着多智能体系统应用的普及，行业将逐步制定统一的通信协议标准，包括消息格式、交互规范、语义编码、接口定义等，实现不同厂商、不同类型智能体间的互操作。标准化将推动多智能体通信协议的产业化发展，降低系统集成成本，拓展应用场景。同时，协议将支持动态可扩展的接口设计，能够适配新类型智能体与新协作场景的需求，提升系统的扩展性。

6.5 低能耗与绿色通信的优化

针对移动智能体的能源限制，未来通信协议将进一步优化能耗设计，实现绿色通信。通过智能休眠机制，智能体在无通信需求时自动进入低功耗状态；通过自适应功率调节算法，根据通信距离与环境干扰动态调整传输功率，降低能耗；通过高效的编码压缩技术，减少数据传输量，间接降低能耗。此外，协议将支持能量收集技术与通信技术的融合，智能体可通过收集环境中的太阳能、风能等能量为通信供电，延长系统续航时间。

6.6 空天地一体化通信的融合

随着多智能体协作场景向空中、地面、海洋等多维度拓展，未来通信协议将支持空天地一体化通信网络的融合，实现不同空间维度智能体间的无缝通信。协议将整合卫星通信、5G/6G、无人机通信等多种通信技术，根据智能体的位置与协作需求，自主选择最优的通信链路与传输方式。例如，在跨区域无人机协同任务中，无人机可通过卫星通信实现远距离数据传输，通过地面5G网络实现近距离高精度协作，协议自主切换通信模式，保障全局协作的稳定性与高效性。

7 结论

多智能体协作中的通信协议历经了从传统分布式协议、面向服务的协议，到自适应协议、智能协议的演化历程，每一次演化都紧密契合协作场景从简单到复杂、从静态到动态、从同构到异构的发展需求。当前，智能通信协议虽在自主性、适应性上取得了显著进展，但仍面临大规模协作效率、动态环境鲁棒性、异构互操作性、安全性与隐私性等诸多挑战。

未来，随着人工智能、网络通信等技术的持续发展，多智能体通信协议将向更高程度的智能化、语义化、安全化、标准化方向演化，实现从“数据传输”到“知识交互”、从“自适应调整”到“自主进化”的跨越。同时，空天地一体化通信融合、低能耗绿色通信等发展趋势将进一步拓展多智能体系统的应用场景，推动多智能体技术在工业、交通、城市、国防等领域的深度落地。

通信协议作为多智能体协作的核心支撑，其演化与发展将直接决定多智能体系统的性能上限。未来需要进一步加强通信协议与人工智能、网络安全、异构融合等技术的交叉研究，突破关键技术瓶颈，制定统一的行业标准，推动多智能体通信协议的标准化、产业化发展，为多智能体系统的广泛应用提供坚实保障。