多智能体系统通过允个体代理做出自主决策，同时协调其行动以优化集体成果来平衡探索和利用。 每个代理通常使用一种策略，该策略平衡了尝试新行动（探索）和利用已知有效行动（利用）。 整个系统通常采用分散式策略、通信协议或共享奖励信号等机制，以确保代理不会同时进行探索或利用。 例如，代理可能会使用不同的探索率或根据来自其他代理的反馈动态调整其策略，从而防止冗余探索并保持系统范围内的效率。
一种常见的方法是强化学习（RL），代理通过试错来学习策略。 在多智能体强化学习中，每个代理可能会使用 epsilon-贪婪策略，他们主要利用已知的最佳行动，但偶尔会随机探索。 为了避免冲突，代理可以共享有关其行动结果的信息，从而使其他代理可以调整其探索率。 例如，在交通控制系统中，一个代理可能会探索新的交通灯计时，而其他代理则利用已知的模式。 如果探索产生了更好的流量，代理会传播此信息，从而减少了其他代理探索相同选项的需求。 分散式协调机制（例如投票或共识算法）也有助于代理集体决定何时优先考虑探索（例如，测试未经证实的路线）或利用（例如，使用已建立的路径）。
现实世界的例子突出了这些原则。 在群体机器人中，探索灾区的机器人可能会分配任务：一些机器人利用已知的安全路径来运送物资，而另一些机器人则探索未知的区域。 他们通过共享地图交流发现的危害，从而使团队能够适应。 同样，在在线广告拍卖中，代表广告商的代理可能会探索未充分利用的关键字的出价策略，同时利用效果良好的策略。 基于市场的方法，代理可以竞标探索权，从而确保平衡的分配。 这些方法确保系统适应变化，而不会牺牲短期效率，从而使探索成为一种共同的责任，而不是混乱的自由竞争。