Un modelo basado en agentes (MBA) es un tipo de modelo computacional^[1]​^[2]​ que permite la simulación de acciones e interacciones de individuos autónomos dentro de un entorno, y permite determinar qué efectos producen en el conjunto del sistema.^[3]​^[4]​ Combina elementos de teoría de juegos, sistemas complejos, emergencia, sociología computacional, sistemas multi-agente, y programación evolutiva. Los modelos simulan las operaciones simultáneas de entidades múltiples (agentes) en un intento de recrear y predecir las acciones de fenómenos complejos. Es un proceso de emergencia desde el nivel más elemental (micro) al más elevado (macro).^[3]​

Generalmente los agentes individuales actúan según lo que perciben como sus intereses propios, tales como reproducción, beneficio económico o status social, y su conocimiento es limitado. Los agentes MBA pueden experimentar “aprendizaje”, adaptación y reproducción.

Los elementos principales de un modelo basado en agentes son los siguientes: ^[5]​

• Agentes: Son las unidades fundamentales del modelo, que se definen por sus propiedades internas y externas, así como por sus comportamientos. Los agentes pueden exhibir distintos niveles de complejidad y su toma de decisiones puede estar basada en reglas de utilidad, lo que les permite "aprender" y adaptarse a su entorno.
• Entorno: Representa el espacio donde los agentes interactúan. Este entorno puede clasificarse en dinámico, si cambia con el tiempo, o estático, si permanece constante. Además, el entorno puede considerarse como un conjunto de agentes interrelacionados que también pueden influir en el comportamiento de los agentes individuales.
• Interacciones: Son las relaciones y acciones que ocurren entre los agentes, así como entre estos y su entorno. Estas interacciones pueden clasificarse en acciones directas, cuando los agentes influyen de manera explícita en otros agentes o en el entorno, o influencias indirectas, cuando las acciones de un agente afectan a otros agentes o al entorno de manera menos directa.
• Observador: Es el componente con el que el usuario interactúa, permitiéndole gestionar y monitorear las acciones tanto de los agentes como del entorno. El observador puede tener un rol pasivo (solo observa) o activo (modificando las condiciones del modelo).
• Schedule (Planificador temporal): Define el orden de las interacciones dentro del modelo, estableciendo la secuencia temporal de los eventos y las interacciones entre los agentes y el entorno. Además, puede especificar las posibles interacciones del observador con el sistema en determinados momentos del ciclo temporal.

• Agentes de software
• Algoritmos evolutivos
• Complejidad social
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• Emergencia
• Realidad simulada
• Simulación social
• Sistemas complejos
• Vida artificial