多智能体系统通过结合战略协调、自适应决策以及检测和对抗威胁的机制来处理对抗环境。在这样的环境中，智能体必须在面对积极对抗其目标的对手或条件的情况下运行。这些系统依赖于三个核心策略：通过冗余或共识实现稳健性，通过去中心化协调避免单点故障，以及通过持续学习来适应不断演变的威胁。
首先，智能体使用冗余和容错设计来维持攻击下的功能。例如，在分布式传感器网络中，智能体可能会交叉验证来自多个来源的数据，以检测和忽略受损的传感器。区块链网络展示了这一原则：节点通过共识算法（例如，工作量证明）集体验证交易，使得对抗节点在计算上难以改变账本。类似地，多智能体强化学习 (MARL) 框架通常包含拜占庭容错等机制，其中智能体会丢弃可能代表恶意行为的异常输入。这些方法确保即使某些智能体受到损害，系统也能保持运行。
其次，去中心化协调可以防止对手通过针对中央机构来瘫痪整个系统。智能体自主运行，但共享有限的信息以实现集体目标。例如，在集群机器人技术中，搜索和救援任务中的无人机可能会使用本地通信来动态调整其路径，以防某些单元因环境危害或干扰而失效。博弈论也在此发挥作用：智能体将交互建模为竞争性游戏（例如，minimax 策略），以预测和对抗对抗性行动。一个实际的例子是自动驾驶汽车在十字路口协商先行权，其中智能体必须考虑到潜在的激进驾驶员，同时避免碰撞。
最后，持续学习和适应使智能体能够响应新的威胁。像对抗训练这样的技术会在训练阶段将智能体暴露于模拟攻击，从而加强其策略以应对现实世界的漏洞。在网络安全中，部署在整个网络中的入侵检测系统 (IDS) 可能会使用联邦学习来共享攻击模式，而无需暴露原始数据，从而允许智能体集体改进威胁检测。例如，交易平台中的强化学习智能体会通过根据欺诈行为的历史模式调整其投标策略来适应市场操纵尝试。这些系统通常包含异常检测算法，以实时标记和隔离可疑活动。
通过整合这些策略，多智能体系统可以平衡协作和竞争，即使单个智能体或通信通道受到损害也能确保弹性。开发人员可以将这些原则应用于机器人技术、网络安全和分布式计算等领域，以构建能够在不可预测的、充满敌意的环境中运行的系统。