在多智能体系统中，任务通过协调机制进行分配，以平衡效率、可伸缩性和资源限制。主要的方法包括基于拍卖的协议、合同网络协议和去中心化协调。基于拍卖的系统允许智能体根据其能力或成本对任务进行竞标，确保任务分配给最合适的智能体。例如，在送货无人机网络中，无人机可能根据距离或电池续航能力竞标包裹。合同网络协议涉及一个管理者智能体广播任务，以及工作者智能体提出解决方案，由管理者选择最佳方案。去中心化方法则依赖智能体直接协商，通常使用预定义的规则或共享知识——例如仓库中的机器人动态调整路径以避免碰撞。
任务分配中的挑战包括处理通信开销、确保公平性以及适应动态环境。中心化方法（如合同网络）如果管理者智能体出现故障可能会造成瓶颈，而完全去中心化的系统则需要强大的通信能力来避免冲突。例如，在处理环境数据的传感器网络中，智能体必须共享更新而不会使网络过载。负载均衡也至关重要：如果一个智能体过载，可能需要在执行过程中重新分配任务。强化学习等技术可以帮助智能体随着时间学习最优策略，例如在高峰需求期间重新规划任务路线。现实世界的系统通常结合多种方法——使用拍卖进行初始分配，但允许智能体在优先级改变时重新协商。
开发人员使用 JADE (Java Agent Development Framework) 或 ROS (Robot Operating System) 等框架实现任务分配，这些框架提供了内置的智能体通信和协调工具。例如，JADE 的 ACL (Agent Communication Language) 标准化了智能体之间的消息，简化了合同网络的实现。在基于云的系统中，Apache Mesos 等平台使用资源分配算法将计算任务分配到服务器。开源库也提供了预构建的拍卖或共识算法，减少了从头编写协调逻辑的需要。在设计此类系统时，开发人员必须优先考虑容错性——确保在智能体发生故障时任务可以恢复——以及可伸缩性，因为增加更多智能体不应降低性能。在实际条件下（例如网络延迟、智能体故障）进行测试对于验证选定的分配策略至关重要。