多智能体系统通过预定义的协议、自适应的通信策略和去中心化的决策相结合来处理协调失败。 当智能体（自主软件或硬件组件）由于沟通不畅、目标冲突或资源争用而无法有效协调时，系统依赖于诸如协商、冗余和恢复协议之类的机制来维持功能。 例如，如果两个智能体试图同时声明同一资源，则系统可能会强制执行优先级规则或触发重新协商，以在无需人工干预的情况下解决冲突。
一种常见的方法是使用故障检测和恢复机制。 智能体通过心跳信号或特定于任务的检查点来监视彼此的状态。 如果某个智能体未能响应，其他智能体可以重新分配其任务或激活备份。 例如，在仓库机器人群中，如果一个机器人在运输货物时发生故障，其他机器人可以动态地重新布线以完成任务。 冗余（例如重复的智能体或重叠的任务分配）可确保即使某些智能体发生故障，关键操作也能继续进行。 开发人员通常使用诸如 JADE 之类的框架或支持智能体生命周期管理的工具来实现这些策略，从而使系统无需集中控制即可自我修复。
另一个关键方法是去中心化协调，从而减少对单点故障的依赖。 智能体使用本地规则（例如，投票，基于市场的竞标）来达成共识。 例如，在分布式传感器网络中，智能体可能会对最准确的环境读数进行投票，从而丢弃离群值。 冲突解决算法（例如合同网协议）使智能体可以竞标任务，从而确保公平分配并最大程度地减少重叠。 这些技术通常与清晰的通信标准（例如 FIPA ACL）结合使用，以构建交互并减少歧义。 通过结合这些策略，多智能体系统即使在单个智能体或通信通道发生故障时也能保持鲁棒性，从而确保整个系统适应中断。