AI 代理通过平衡竞争目标并保持功能行为的技术来处理冲突的目标。核心方法包括设计能够同时优先排序、协商或优化多个目标的系统。这通常需要明确的数学框架、自适应决策规则或代理之间的通信协议。目标是防止一个目标破坏其他目标，确保系统在定义的约束条件下有效运行。
一种常见的方法是多目标优化，其中代理根据上下文为目标分配权重或等级。例如，一辆自动驾驶汽车可能会优先考虑乘客安全而非速度，但在紧急情况需要快速撤离时会调整这种平衡。强化学习代理通常使用按比例组合目标的奖励函数，例如在物流机器人中最大化交付效率，同时最小化能源消耗。诸如帕累托最优之类的技术有助于识别在不损害另一个目标的情况下无法改进任何单一目标的解决方案。开发人员可以使用 Optuna 之类的库或自定义的基于梯度的算法来实现这一点，这些算法会在训练期间评估权衡。
在多代理系统中，协商协议或分层决策解决冲突。例如，在智能电网中，管理太阳能电池板和电池的代理可能会在能量存储与立即使用方面存在分歧。中心协调器可以强制执行规则（例如，“始终保持 20% 的电池储备”），而分散的代理使用博弈论来达成纳什均衡。另一个例子是推荐系统平衡用户参与度和内容多样性：A/B 测试或 Thompson 采样可以动态调整哪个目标优先。开发人员通常使用模块化组件（例如，每个目标的单独成本函数）来设计这些系统，这些组件会馈送到中间模块以进行最终决策。
最后，上下文感知适应允许代理根据实时数据调整其焦点。一架无人机群绘制灾区地图最初可能会优先考虑覆盖速度，但在检测到幸存者时会切换到精度。这需要传感器和决策层来监控环境变化并更新目标权重。诸如动态规划或蒙特卡洛树搜索之类的技术使代理能够在每个决策步骤中重新评估优先级。例如，交易算法可能会在市场波动期间暂时优先考虑流动性而不是利润。开发人员使用状态机、规则引擎或概率模型来实现此类系统，这些模型会在满足特定阈值（例如，风险级别或资源稀缺性）时触发预定义的策略。