分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，DAI）是高级人工智能领域的一个重要分支，主要研究的是如何将智能系统在逻辑上或物理上分散，以并行和协作的方式解决复杂问题。这一领域的核心思想是通过多个独立的智能组件，即主体（Agent），共同合作来完成单个主体无法单独完成的任务。
分布式人工智能的特点在于其数据、知识和控制都是分布在网络的各个节点上，不存在全局控制中心，也没有全局的数据存储。这样的设计允许系统通过计算机网络互联，使得通信成本相对较低，并且能够通过协作处理那些单一主体无法解决的问题。DAI的优势在于提高问题求解的能力和效率，扩大应用范围，以及降低软件的复杂性。
分布式问题求解（Distributed Problem Solving, DPS）是DAI的一个关键组成部分。在这个过程中，问题被分解为子任务，然后分配给不同的节点进行处理。DPS系统按照组织结构可分为层次结构、平行结构和混合结构三类。问题求解的过程通常包括四个步骤：任务分解、任务分配、子问题求解和结果综合。节点间的协作程度不同，可以分为全协作、无协作和半协作系统，常见的通信方式有共享全局存储器、信息传递和黑板模型。
主体（Agent）是DAI中的基本构建单元，它们具有自主性、社会能力和反应能力。智能主体可以是像微软Office助手那样的应用，也可以是计算机游戏中的智能角色，甚至包括网络爬虫等。主体理论模型从逻辑、行为、心理和社会等多个角度探讨主体的本质，例如BDI（Belief-Desire-Intention）模型，其中信念代表主体对环境的认知，愿望是主体的目标，而意图是实现这些目标的具体计划。BDI主体模型还包括一组世界信念、一组目标、规划库和意图结构，通过解释器来驱动主体的决策和行动。
在BDI模型中，主体通过解释器初始化状态，生成可能的选项，经过深思熟虑选择最佳策略，更新其意图，并执行相应的动作。这样，主体可以根据环境变化调整其信念、愿望和意图，从而实现动态适应和智能决策。
分布式人工智能是一种利用多个智能实体协同工作以解决复杂问题的理论和技术体系。它涵盖了一系列的概念、模型和方法，如分布式问题求解、主体理论和BDI模型，这些都是为了构建能够高效、灵活地处理现实世界问题的智能系统。在管理信息化领域，DAI的应用可以体现在协同工作系统、智能决策支持系统以及大规模的网络服务中，极大地提升了信息处理和问题解决的效率。
