在多智能体系统 (MAS) 中，智能体通过交换信息、协调行动和共享资源来协作，以实现共同或个体目标。 这通常通过通信协议、共享环境和决策算法来实现。 智能体自主运行，但依赖于结构化交互（如消息传递或事件广播）来调整其行为。 例如，在仓库机器人系统中，智能体可能会共享位置数据以避免碰撞，或者通过竞标过程协商任务分配。 协作框架确保智能体互补彼此的能力，而不是互相冲突。
协调通常通过预定义的协议或分散机制来实现。 一种常见的方法是合同网协议，其中一个智能体充当管理者，向其他智能体广播任务，然后其他智能体根据可用性或专业知识进行投标。 或者，智能体可以使用分布式共识算法（如 Paxos 或 Raft）来就共享状态或决策达成一致。 在智能电网场景中，能源分配智能体可以通过共享负载预测并在分散的市场中调整出价来实时协商电力分配。 这些方法在效率和灵活性之间取得平衡，使智能体能够在没有集中控制的情况下适应动态条件。
冲突解决和适应对于持续协作至关重要。 智能体可以使用投票系统来解决分歧，或使用调解智能体来仲裁争议。 随着时间的推移，智能体可以通过学习来改进协作——例如，使用强化学习来优化基于过去表现的任务委派。 在交通管理系统中，控制交通信号灯的智能体可以学习拥堵模式并协作调整信号灯时间。 通过结合通信、结构化协调和自适应策略，多智能体系统能够实现单个智能体无法实现的复杂问题解决。