在多智能体系统中，智能体通过追求冲突的目标、优化自身目标或争夺共享资源来进行竞争。这种竞争通常由分散决策驱动，每个智能体独立运行，但必须在共享环境中进行交互。例如，在物流系统中，送货无人机可能争夺充电站，或者自动驾驶汽车可能协商最佳路线。竞争通常通过平衡个体智能体目标和系统整体效率的算法来管理，例如基于拍卖的机制或博弈论策略。
智能体通常使用明确的策略来超越其他智能体。一种常见的方法是基于拍卖的竞标，智能体为资源或任务提交出价。例如，在任务分配系统中，每个智能体可能会根据自身能力和当前工作负载对任务进行竞标，出价最高者赢得任务。另一种方法是强化学习，智能体通过试错来学习最大化奖励（例如，更快地完成任务），从而间接地通过提高自身性能来竞争。在机器人集群系统中，智能体可能竞争靠近目标位置，动态调整其路径以避免碰撞，同时最大限度地减少行驶时间。这些策略要求智能体根据其他智能体的行为和环境变化不断调整其行为。
系统设计在管理竞争中起着关键作用。例如，集中式协调者可以强制执行规则以防止资源垄断，例如限制智能体可以竞标的任务数量。或者，像冲突解决算法这样的分布式协议可以让智能体直接协商——例如，使用令牌传递机制来授予对共享资源的临时访问权。在交通控制系统中，代表车辆的智能体可能会使用优先规则（例如，紧急车辆优先）或协作避免碰撞来解决冲突。关键是确保竞争不会降低系统整体性能。开发者必须平衡智能体自主性与维护公平和效率的约束条件，这通常通过仿真和迭代调整交互规则来实现。