Se discute el control distribuido líder-seguidor de sistemas de múltiples agentes. Cada agente se expresa en un modelo dinámico discreto y no lineal con un parámetro desconocido y puede verse afectado por la información del historial de sus vecinos. Para cada agente, para identificar el parámetro, se construye un conjunto de conmutación de las estimaciones de parámetros y se elige la estimación óptima del parámetro basada en la función de conmutación de índices. Utilizando la señal de referencia deseada dada, se diseña la ley de control del agente líder y, basándose en la información del historial de los vecinos, se diseña la ley de control local de cada agente seguidor. Con las leyes de control adaptativo distribuido diseñadas para el seguimiento, todo el sistema sigue la señal de referencia deseada dada y, ante acoplamientos fuertes, el sistema en lazo cerrado alcanza finalmente un acuerdo. Finalmente, al comparar simulaciones de la estrategia de control con un algoritmo de proyección normal, los resultados indican que el método de control adaptativo con un conjunto de conmutación de las estimaciones de parámetros es efectivo para mejorar el rendimiento del control.