多智能体系统通过将决策分散到多个自主智能体上来实现自适应行为，这些智能体可以相互交互、协作并响应环境变化。这些系统不依赖单一的中心控制器，而是采用去中心化协调，允许单个智能体根据本地信息和共享目标调整其行为。这种去中心化确保了系统能够在条件变化时动态地重新配置自身，避免了瓶颈和单点故障。例如，在交通管理系统中，每辆自动驾驶汽车（作为智能体）可能会根据实时传感器数据调整其速度或路线，同时与附近的车辆协调以优化交通流量，而无需中央机构的干预。
自适应性源于智能体处理本地输入并采用基于规则的逻辑、机器学习或协商协议等策略的能力。智能体可以编程简单的反应规则（例如，“避免碰撞”）或更复杂的学习算法。例如，在集群机器人场景中，无人机可能会使用强化学习来适应在遇到障碍物时的编队飞行模式。每个智能体的局部决策共同产生涌现行为，如群集或资源分配，这些行为对不可预测的变化具有鲁棒性。这种方法具有良好的可伸缩性，因为添加或删除智能体无需重新架构整个系统；新的智能体只需集成到现有的交互框架中。
最后，多智能体系统通过冗余和自组织实现弹性。如果一个智能体发生故障，其他智能体可以通过重新分配任务来弥补。在云计算中，管理服务器负载的智能体集群可能会在硬件故障期间动态重新路由流量，确保服务连续性。同样，在物联网网络中，监控环境传感器的智能体可以在节点离线时重新配置数据路由路径。开发者可以使用 JADE 或 Ray 等框架来实现此类系统，这些框架提供了智能体通信（例如消息传递）和协调的工具。通过设计具有明确角色和交互协议的智能体，这些系统平衡了灵活性和结构性，从而在不引起混乱的情况下实现适应性。