Un model bazat pe agenti (ABM) ajuta la simularea acțiunilor și interacțiunilor agenților autonomi. Putem vorbi aici atât despre entități individuale cât și despre organizații sau grupuri, în vederea evaluării efectelor lor asupra sistemului în ansamblu .

Scopul ABM este de a căuta o explicație în comportamentul colectiv al agenților care respectă reguli simple. Daca marim numarul de iteratii, intelegem cum functioneaza procesul. Modelele bazate pe agenți sunt un fel de model la microscala care simulează operațiile simultane și interacțiunile mai multor agenți, în încercarea de a re-crea și prezice apariția fenomenelor complexe.

O noțiune-cheie este că regulile comportamentale simple generează comportament complex.

Un alt principiu central este că ansamblul este mai mare decât suma părților. Agenții individuali sunt caracterizați, de regulă, ca raționali, limitându-se să acționeze în ceea ce percep ca interese proprii, cum ar fi beneficiul economic sau statutul social, folosind euristica sau regulile simple de luare a deciziilor.

Agenții ABM pot experimenta "învățarea" și adaptarea.

Majoritatea modelelor bazate pe agenți sunt compuse din:

(1)numeroși agenți specifici la diferite scări (denumite în mod obișnuit granularitatea agentului);

(2)euristica decizională;

(3)reguli de învățare sau procese adaptive;

(4)o topologie de interacțiune; și

(5)un mediu.

ABM-urile sunt implementate în mod obișnuit ca simulări pe calculator, fie ca programe personalizate, fie prin seturi de instrumente ABM, iar acest software poate fi apoi folosit pentru a testa cum schimbările în comportamentul individual vor afecta comportamentul general al sistemului.