多智能体系统通过允许智能体发送和接收消息而无需等待立即响应来处理异步通信。 这种方法解耦了智能体的操作，使它们能够在保持协调的同时独立工作。智能体不依赖实时交互，而是使用消息传递机制，如队列、事件总线或发布-订阅模型。 例如，在分布式传感器网络中，一个智能体可以通过消息队列向另一个智能体发送温度读数，而接收者以自己的速度处理它。 这避免了因等待同步握手而造成的瓶颈，并提高了系统的可扩展性。
处理乱序消息和延迟是异步通信中的一个关键挑战。智能体通常实现消息排序或时间戳来维护上下文。 例如，物流系统可以使用序列号来确保按正确的顺序处理交付更新，即使网络延迟导致消息延迟到达。 此外，智能体可以使用缓冲区来临时存储传入消息，直到可以处理它们。 为了管理部分故障，可以使用确认消息或超时等技术——如果智能体未在设定的时间内确认收到消息，则发送者可能会重试或重新路由消息。 这确保了可靠性，而无需持续的连接。
异步系统中的协调通常涉及共享数据结构或协议。 一种常见的模式是黑板架构，智能体可以根据需要从中央存储库发布和检索信息。 例如，在拼车应用程序中，司机和乘客智能体可以异步更新他们在共享板上的可用性和位置。 或者，智能体可以使用任务队列（如 Redis 或 Amazon SQS）来分配工作。 通过幂等操作（多次处理同一消息而没有副作用）和死信队列（用于处理无法传递的消息）来实现容错。 这些策略使多智能体系统能够在灵活性和鲁棒性之间取得平衡，使其适用于物联网、分布式机器人或基于微服务的平台等应用。