AI 代理通过诸如通信协议、集中式或分散式控制结构以及共享决策框架等机制来处理多智能体协作。这些系统使代理能够协作、避免冲突并高效地实现共同或个体目标。该方法取决于环境复杂性、任务要求以及代理是否以对齐或竞争的目标运作等因素。
一种常见的方法是使用标准化协议进行显式通信。例如，交付网络中的代理可能会通过 API 共享位置数据，以避免路线重叠。在强化学习设置中，代理可以学习通过共享观察空间（例如，表示已探索区域的网格）来交换信号。“合同网协议”是一个经典示例，其中代理充当“管理者”和“承包商”来动态分配任务。现代实现通常使用发布-订阅系统（例如，ROS 主题）或 RESTful 接口进行实时协调。当通信带宽有限时，代理可能会使用压缩表示或符号消息传递来减少开销。
协调策略分为集中式和分散式类别。集中式系统使用控制器（如 Kubernetes 中的主节点）来协调代理操作，适用于由中央调度程序管理的仓库机器人。分散式方法采用共识算法（类似于区块链验证）或博弈论均衡概念（如纳什均衡）进行自主协商。混合架构结合了两者：无人机群可能使用本地决策来避免障碍物，同时依赖地面站进行任务更新。诸如 MALMO（多智能体学习环境）之类的框架提供了用于测试这些策略的工具，而诸如 PySyft 之类的库则支持安全的多智能体计算。性能指标通常通过任务完成时间、冲突率或资源利用率等指标来衡量协调效率。