多智能体系统 (MAS) 技术通过使自主智能体能够在时间敏感的环境中进行动态通信、协商和适应来处理实时协调。智能体以局部目标运作，但共享一个全局目标，使用发布-订阅消息传递、去中心化决策和同步机制等协议。例如，在无人机配送系统中，代表无人机的智能体可以共享位置数据并调整飞行路径以避免碰撞，同时确保准时送达。重点在于最小化延迟并确保智能体根据最新信息行动。
协调通常依赖于为实时约束设计的算法。一种常见方法是使用基于市场的机制，其中智能体竞标任务或资源。例如，在仓库机器人团队中，机器人可能根据接近度和可用性对拣货任务进行竞标，系统会将任务分配给最快或最高效的竞标者。另一种方法是事件驱动架构，其中智能体根据特定条件触发动作，例如当交通传感器检测到拥堵时重新规划配送车辆路线。像契约网协议（Contract Net Protocol）这样的有时限协议强制执行任务委托的截止日期，确保智能体在可接受的时间范围内做出响应。
处理动态环境需要适应性策略。智能体可以使用黑板系统（一种共享内存空间）来发布更新和检索实时数据。例如，在智能电网中，管理能源分配的智能体可以根据需求或供应的突然变化调整功率流。机器学习模型还可以预测中断，使智能体能够进行预先协调。在自动驾驶车辆编队中，智能体持续交换速度和位置数据，以保持安全距离，同时优化交通流量。这些方法优先考虑响应能力、容错性和可扩展性，确保即使条件快速变化，协调仍然有效。