多智能体系统通过协调机制、通信协议和组织结构来平衡智能体的自主性，这些机制、协议和结构使智能体能够独立行动，同时与系统范围内的目标保持一致。 每个智能体都以其自身的决策逻辑和局部目标运行，但系统确保它们不会破坏集体成果。 这种平衡是通过设计交互规则、共享关键信息以及在必要时建立层级结构或角色来实现的。 例如，在交通控制系统中，各个自动驾驶车辆（智能体）做出路线选择，但必须遵守交通规则并共享位置数据以避免碰撞。
一种关键方法是使用定义智能体如何交互的协调协议。 这些包括协商框架，例如代理竞标任务的合同网，或用于集体决策的投票系统。 例如，在仓库机器人系统中，机器人可能会根据接近程度或电池电量竞标处理包裹的交付，从而在优化效率的同时保持自主性。 智能体还可以使用共享环境（如黑板或分布式账本）来发布更新或声明，从而减少冲突。 有时会应用博弈论原则（例如纳什均衡）来模拟自私的智能体如何在没有集中控制的情况下达成稳定的协议。 但是，使用严格的协议过度约束智能体会降低灵活性，因此系统通常允许智能体根据上下文动态调整其参与度。
另一种方法涉及混合去中心化和中心化元素的混合架构。 例如，供应链系统可能允许区域中心（智能体）自主管理库存，但要求它们向中央计划员报告库存水平以进行需求预测。 基于角色的层级结构也有帮助：当智能体发生故障时，某些智能体充当主管以解决冲突或重新分配任务。 在像 JADE（Java Agent Development Framework）这样的开源框架中，开发人员可以实现智能体决定何时触发协作工作流程的行为。 平衡自主性最终取决于问题域 - 需要快速响应的系统（例如，无人机群）优先考虑去中心化，而需要严格合规的系统（例如，金融交易）则强制执行更多规则。 目标是在确保智能体的本地行动不会造成全局效率低下的同时，最大限度地减少干扰。