多智能体系统通过协商、协调和预定义的规则来处理冲突，这些规则指导智能体解决分歧。当智能体具有冲突的目标或竞争共享资源时，他们依靠通信协议和决策策略来达成可接受的结果。这些系统优先考虑保持功能，同时平衡个人和集体目标，通常使用结构化方法来避免或减轻冲突。
一种常见的方法是协商，即智能体进行提案和反提案的交流，以找到互利的解决方案。 例如，在交通管理系统中，自动驾驶车辆可能会使用基于拍卖的算法来竞标路口的优先权。每个智能体计算其紧迫性（例如，需要畅通道路的救护车），并将出价提交给中央协调器或直接提交给其他智能体。出价较高的智能体获得先行权，而其他智能体则调整其路线。同样，在供应链系统中，仓库机器人可能会协商任务分配，以避免重叠的路径，从而使用简单的成本效益分析来重新分配工作负载，而无需人工干预。这些方法依靠博弈论原理或受市场启发的机制来确保公平和效率。
另一种策略涉及预定义的协调协议或基于规则的系统。 开发人员通常会为智能体设计冲突解决规则，例如优先级层次结构或回退行为。 例如，在智能家居系统中，代表不同房间的温度控制智能体可能会遵循一条规则，该规则在高峰时段优先考虑节能而不是个人偏好。 另外，无人机群中的智能体可能会使用令牌传递协议，以确保一次只有一架无人机进入受限空域。 这些规则通过预先嵌入特定于领域的逻辑来减少对复杂实时协商的需求。诸如合同网协议之类的工具（智能体通过竞标过程来委派子任务）也形式化了协作模式，以最大程度地减少任务分配期间的冲突。
最后，一些系统使用投票或共识算法进行分散的冲突解决。 例如，在区块链网络中，节点（智能体）通过诸如工作量证明或实用拜占庭容错之类的机制来验证交易，从而确保在没有中央机构的情况下达成协议。 同样，在分布式机器人技术中，一组勘探无人机可能会投票选择通过未知环境的最安全路径，而多数决策会覆盖个人偏好。 这些方法在信任分散的系统中效果很好，但是它们需要仔细的设计，以防止诸如投票操纵或计算瓶颈之类的问题。 通过结合这些方法（协商、规则和共识），多智能体系统可以平衡自主性和协作，即使在单个智能体以自身利益行事时，也能确保稳定性。