云平台通过提供弹性基础设施、分布式通信工具和自动化资源管理来支持多智能体系统的可伸缩性。多智能体系统需要动态分配计算资源以处理波动的工作负载，特别是随着智能体数量的增长。云环境通过允许开发者按需配置虚拟机、容器或无服务器函数来解决这一问题，确保智能体工作负载无需人工干预即可横向扩展。例如，Google Cloud 或 AWS ECS 上的 Kubernetes 集群可以在 CPU 使用率或消息队列长度超过阈值时自动启动新的智能体实例，并在需求下降时将其关闭。
第二个关键因素是云平台的全球网络基础设施，它减少了延迟并改善了智能体之间的协作。多智能体系统通常涉及分布在不同区域的智能体，需要快速可靠的通信。云平台提供托管的消息服务，如 AWS SQS、Azure Service Bus 或 Google Pub/Sub，这些服务能大规模处理消息路由、重试和负载均衡。这些服务解耦了智能体，使它们能够独立运行，同时保持同步。例如，一个有数千个传感器（智能体）报告数据的 IoT 系统可以使用云消息队列来聚合和处理事件，即使在流量高峰期间也不会出现瓶颈。
最后，云平台通过托管数据库和监控工具简化了可伸缩性。多智能体系统生成大量状态和交互数据，这些数据必须高效地存储和查询。像 Amazon DynamoDB 或 Azure Cosmos DB 这样的云数据库提供自动伸缩的存储和低延迟访问，这对于需要实时数据的智能体至关重要。像 AWS CloudWatch 或 Google Cloud Monitoring 这样的监控服务也有助于跟踪智能体性能和资源使用情况，使开发者能够优化伸缩规则。例如，如果物流模拟中的智能体开始消耗过多内存，自动警报可以触发调整实例大小或智能体分布。通过抽象底层基础设施的复杂性，云平台让开发者能够专注于智能体逻辑，而不是可伸缩性机制。