AI 智能体通过目标优先级划分、协商机制和基于效用的决策制定相结合的方式来处理相互冲突的目标。当多个目标相互竞争时，智能体使用预定义的规则、数学模型或学习到的行为来分析权衡。例如，送货路线规划 AI 可以根据交通或电池电量等实时限制动态调整其优化标准，以平衡速度和燃油效率。开发人员通常会实现决策框架，量化每个目标的重要性，从而使系统能够做出上下文相关的选择。
一种常见的方法是使用加权效用函数，为不同的结果分配数值。例如，一架监控野生动物的自主无人机可能存在相互竞争的目标，即最大化摄像覆盖范围，同时最小化能耗。通过计算一个综合得分（例如，覆盖质量权重为 70%，节能权重为 30%），无人机相应地调整其飞行模式。更高级的系统使用强化学习，根据环境反馈动态更新这些权重。多智能体系统通常采用协商协议——例如契约网络算法——智能体可以在其中竞标任务或资源以解决冲突。在智能电网能源分配中，单个家庭智能体可以与中央协调器协商，以平衡个人能源需求与电网范围内的负载削减目标。
当目标具有非线性关系或时间敏感的依赖性时，就会出现挑战。仓库管理 AI 可能面临即时订单履行与长期库存优化之间的冲突。解决方案通常涉及分层架构，其中更高级别的控制器为子系统智能体设置约束。现代实现可能使用蒙特卡洛树搜索来评估决策分支，或者采用元学习来跨不同场景调整冲突解决策略。开发人员必须在多样化的模拟环境中严格测试这些系统，以确保它们处理边缘情况，例如应急响应操作期间突然的优先级变化，而不会发生灾难性的目标干扰。