MAS（多智能体系统）技术通过处理智能体能力、通信协议和数据格式的差异来处理异构智能体环境。核心挑战是使具有不同实现的智能体（例如不同的编程语言、决策逻辑或目标）能够有效地交互。为此，MAS 框架依赖于标准化的通信协议和中间件层，以消除异构性。例如，像 JADE（Java 智能体开发框架）这样的平台强制执行 FIPA-ACL（智能体通信语言）标准，允许用不同语言编写的智能体交换结构化消息。诸如 ROS（机器人操作系统）或 MQTT 代理之类的中间件也可以充当中介，在使用不兼容协议（如 HTTP、gRPC 或自定义 API）的智能体之间转换消息。
通过共享本体或数据模式进一步确保互操作性。例如，智能电网系统中的智能体可以使用通用本体来描述能耗数据，即使某些智能体是用 Python（用于分析）编写的，而另一些智能体是用 C++（用于硬件控制）编写的。翻译服务或适配器可以转换数据格式（例如，JSON 到 XML）或在特定领域术语之间进行映射。例如，在医疗保健 MAS 中，使用 HL7 标准的患者调度智能体可以通过重新格式化消息的适配器与期望表格数据的机器学习智能体进行通信。这些机制允许智能体保留其独特的实现，同时朝着共同的目标进行协作。
异构环境中的协调通过分散式决策策略进行管理。基于拍卖的系统、投票协议或合同网算法使具有冲突目标的智能体能够进行协商。在物流 MAS 中，交付无人机（优先考虑速度）和地面机器人（优化燃油效率）可以通过拍卖机制竞标任务。此外，诸如信誉系统或基于规则的策略之类的治理框架可确保智能体遵守约束条件，例如，在智能家居系统中强制执行隐私规则，其中来自不同供应商的 IoT 设备进行交互。通过结合标准化的通信、数据转换和灵活的协调策略，MAS 技术使异构智能体能够协同运行，而无需其设计上的统一性。