AI 代理通过结构化数据交换机制相互通信，通常通过 API、消息传递协议或共享环境进行。在基础层面，代理发送和接收包含数据或命令的消息，这些消息的格式是双方都能理解的。例如，一个代理可能通过 HTTP 发送一个 JSON 有效负载来请求另一个代理的信息，或者使用 RabbitMQ 这样的发布/订阅系统来广播更新。通信可以是同步的（等待响应）或异步的（发送后不等待），具体取决于用例。代理还可以使用 gRPC 或 WebSockets 等标准化协议进行实时交互，确保低延迟和双向通信。
一个常见的例子是多个代理协作完成一项任务的系统。假设在电子商务平台中有两个代理管理库存和发货。库存代理可以在库存水平发生变化时通过 API 调用通知发货代理，触发发货代理调整配送计划。在去中心化系统中，代理可能使用共识算法（如 Raft 或 Paxos）来就共享状态达成一致，交换投票或提案。另一个例子是模拟环境中的强化学习代理，它们通过中心服务器共享观察结果以协调行动，例如在多人游戏 AI 中。Ray 或 OpenAI 的 Gym 等框架提供了用于此类代理间协调的基础设施。
开发者必须考虑消息可靠性、安全性和协议标准化等挑战。例如，如果在通信过程中某个代理崩溃，重试或确认机制（如 TCP 式握手）可确保消息不丢失。OAuth2 或 TLS 加密等安全措施可保护代理间交换的敏感数据。在集成异构系统时，标准化至关重要——使用 Protocol Buffers 或 OpenAPI 规范等格式可确保兼容性。Docker 或 Kubernetes 等工具可通过隔离依赖项和自动化部署来帮助大规模管理代理通信。通过专注于清晰的接口、错误处理和可扩展性，开发者可以构建健壮的多代理系统。