近年来,多智能体系统得到了广泛的研究,多智能体系统本身具有自主性、协调性和分布性,并有组织能力、学习能力和推理能力。利用多智能体系统解决问题具有很强的可靠性,并且拥有比较高的求解速率。通常的多智能体模型总是假设系统的状态和连接关系都可以精确测量和描述,但是实际上很多系统内部或者外部的环境都会存在不确定性,尤其是在社会科学领域方面的问题,因此使用传统的精确模型不能获得良好的研究结果。本文通过引入模糊数和模糊规则建立包含不确定性的模糊Krause型模型,进而讨论模糊多智能体模型解的存在性和状态的一致同步性。我们证明了经过足够长时间后,发现每个智能体的观点最终都会收敛到某一个极限,而不同的智能体最终或者收敛到同一观点,或者它们将永远不再相互影响,同时收敛到不同的极点。这些结论是对传统模型的补充和推广。