在深入探讨这篇文章的知识点之前，我们需要首先明确几个核心概念。多智能体系统是由一定数量的智能体（agent）构成，这些智能体通过链接或边相互连接。在这样的系统中，每个智能体与它的邻居进行通信，它们之间的相互作用产生了各种群体行为。而一致性问题就是指在这样的系统中，如何让所有智能体就某个共同关心的量值达成一致，即所谓的“一致性”。
一致性问题是多智能体系统协调控制的基本问题之一，在分布式传感器网络、智能交通系统、无人驾驶飞行器编队控制等领域有着广泛的应用。对于带有确定性线性或非线性动态特性的多智能体系统，一致性问题已经被广泛研究。例如，研究者提出了用于分析一阶一致性算法的系统框架，并证明了如果网络拓扑是强连通的，则可以实现一致性。
现实情况中，每个智能体往往在有噪声的环境下工作，这对达成一致性有巨大影响。因此，有必要研究随机扰动下的多智能体系统的一致性问题。本文正是对带有随机干扰的非线性多智能体系统的一致性进行了研究。
文章指出，研究者通过对领导者智能体的信号进行离散时刻采样来实现领导-跟随一致性。一致性在均方意义下实现，并基于伊藤随机微分方程理论以及李雅普诺夫-克拉索夫斯基功能性稳定性理论来得到充分条件。文章讨论了两种特殊情况：1）传输延迟非常小，可以近似为零；2）智能体之间的连接是无向的。
在研究中，作者采用了以下关键词和术语：采样数据一致性（Sampled-data consensus）、多智能体系统（multi-agent systems）、随机干扰（stochastic disturbances）等。
文章还提供了一个例子，用以验证理论结果的有效性。
在介绍部分，作者介绍了多智能体系统是由一定数量通过链接或边相连的智能体组成的系统。每个智能体与其邻居通信，并通过它们之间的相互作用产生各种群体行为。这些群体行为的底层机制促进了对多智能体系统协调控制的研究，它在分布式传感器网络、智能交通系统和无人飞行器编队控制等应用中具有重要作用。
基于一致性的基本问题，研究者提出了一个目标，即让所有智能体就共同关心的量值达成一致。这种在量值上达成的一致性称为“一致性”。对于具有确定性线性或非线性动态特性的一致性问题，已经有广泛的研究。
在实际情况下，每个智能体很可能在一个充满噪声的环境中工作，这对达成一致性产生了巨大影响。因此，研究随机扰动下多智能体系统的一致性问题是很有必要的。研究者对非线性多智能体系统的一致性进行了研究，并探讨了传输延迟以及智能体间的连接性。
作者提出了两个特殊情况进行讨论，分别是传输延迟非常小和智能体间的连接是无向的情况，并以实例验证了理论结果的有效性。这部分内容的细节在文档中没有被完整呈现，因此在概述中可能缺乏具体的研究数据和分析过程。不过，通过这些关键词和术语，我们可以了解到文章的主旨在于研究随机干扰环境下多智能体系统的一致性问题，并提出了一种基于采样数据的方法来实现领导-跟随一致性。这种方法涉及到随机微分方程、李雅普诺夫稳定性理论，以及特定情况下的传输延迟和智能体连接性质的讨论。研究结果对于理解和设计复杂系统的一致性控制具有重要的理论和实际意义。
