多智能体Agent和传统人工智能在多个方面存在显著的不同：

处理问题的角度：

传统人工智能通常关注单一、孤立的智能实体的行为，解决的是单一智能实体如何完成特定任务的问题。

多智能体系统则侧重于研究多个智能体之间的交互、合作与竞争，解决的是多个智能实体如何协调合作以完成共同目标的问题。

系统复杂性和动态性：

传统人工智能系统相对简单，环境通常也是静态或预设的，智能体与环境之间的交互较少考虑。

多智能体系统则更加复杂和动态，环境会随着智能体的行为和交互而变化，智能体之间以及智能体与环境之间的交互成为系统的重要组成部分。

学习和适应性：

传统人工智能中的智能体通常基于预设的规则和算法进行决策，学习能力有限，对环境的适应性也较弱。

多智能体系统中的智能体则可以通过学习、协商和适应来提高自身的性能和策略，更好地适应环境的变化和其他智能体的行为。

决策和协作机制：

传统人工智能中的决策通常是集中式的，由单一智能体做出决策并执行。

多智能体系统中则需要考虑分布式决策和协作机制，智能体之间需要通过通信、协商和协调来共同完成任务。

应用领域和场景：

传统人工智能更多地应用于单一任务的自动化和优化，如语音识别、图像识别等。

多智能体系统则更适用于复杂系统的建模和仿真，如城市交通系统、电力系统、物流系统等，也适用于解决分布式优化、决策制定、资源分配等问题。

多智能体Agent和传统人工智能在处理问题的角度、系统复杂性和动态性、学习和适应性、决策和协作机制以及应用领域和场景等方面都存在显著的不同。多智能体系统更加关注多个智能体之间的交互和协作，适用于解决复杂系统中的问题，具有更强的灵活性和适应性。