AI 代理通过持续监控系统状况、做出实时决策以及根据当前需求调整资源分配来处理动态资源分配。它们依赖于平衡效率、公平性和适应性的算法，通常使用诸如强化学习、优化模型或基于规则的系统等技术。例如，云环境中的 AI 代理可能会在用户需求波动时重新分配应用程序之间的服务器容量，从而确保高优先级任务获得必要的资源，而不会过度配置。
一个关键方法涉及预测和反应性策略。预测方法使用历史数据和趋势来预测未来的资源需求，例如视频流服务在观看高峰时段之前扩展服务器容量。反应性方法处理意外变化，例如网站突然的流量高峰触发服务器之间的自动负载平衡。许多系统结合了这两种方法：机器学习模型可能会预测基线需求，而规则引擎会处理极端情况。例如，Kubernetes 使用基于指标（反应性）的自动缩放以及自定义指标或计划（预测性）来管理容器化应用程序。这些系统通常包括安全机制，例如速率限制或回退策略，以防止过度激进的调整导致不稳定。
多个代理之间的协调增加了复杂性。在分布式系统中，代理可能会通过共识算法或基于市场的机制（例如，竞标资源）使用去中心化决策。一个实际的例子是智能电网能源分配，其中代表太阳能电池板、电池和家庭的 AI 代理实时协商电力分配。挑战包括避免冲突、最大限度地减少通信开销以及处理部分系统故障。开发人员通常实现分层控制层——本地代理处理即时决策，而中央协调器管理全局约束。 像 Apache Mesos 这样的工具通过让框架（例如，Hadoop、Spark）通过中央分配器协商资源，同时保留对特定于任务的优化的控制来展示这一点。