在当今数字化时代，随着人工智能技术的不断发展，多智能体系统已经成为一种重要的研究领域。而在这个领域中，分布式多智能体系统作为一种新兴的研究方向备受关注。
分布式多智能体系统是指由多个智能体组成的系统，这些智能体在系统中独立地运行、协同工作，最终实现系统整体的目标。在这种系统中，智能体可以是人工智能程序、机器人、传感器等各类智能实体。
扩展极限是指分布式多智能体系统中智能体个体的增加到一定数量时，系统整体性能是否能够持续提升的问题。在理想情况下，随着系统中智能体个体数量的增加，系统整体性能应该随之增强。但是实际情况下，系统的扩展极限受到多种因素的影响，如通讯开销、协同效率等。
近年来，随着分布式多智能体系统在物联网、自动驾驶等领域的广泛应用，人们对系统的扩展极限进行了深入研究。通过优化通讯协议、改进智能体算法等手段，不断拓展系统的扩展极限，提高系统的整体性能和鲁棒性。
总的来说，分布式多智能体系统中的扩展极限问题是一个既具有挑战性又有着巨大潜力的研究领域。通过不断探索、创新，我们相信未来分布式多智能体系统将在各个领域展现出更为优秀的表现，为人类社会带来更大的进步与发展。
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