多智能体系统通过使自主智能体能够基于本地信息和共享目标进行协作、协商和适应来处理分布式决策。每个智能体独立运行，使用自己的知识和目标，但通过通信协议或共享环境与其他智能体进行协调。这种去中心化的方法避免了依赖单一的中央控制器，从而提高了可扩展性和弹性。例如，在交付网络中，无人机可以独立规划路线，但可以共享有关交通或天气的更新，以避免冲突。决策源于诸如投票、竞标或基于规则的合作之类的交互，从而确保系统平衡个人和集体需求。
协调的关键方法是协商，智能体通过交换提案以达成双方都能接受的结果。例如，在智能电网中，能源生产智能体（如太阳能发电场）和消费者（如工厂）可以使用基于拍卖的机制来动态设定电价。另一种方法是共识算法，智能体通过迭代地调整其决策，直到它们对齐。在机器人技术中，蜂群无人机可以使用简单的规则（例如，“与邻居保持距离”）来集体导航障碍物，而无需显式通信。这些方法依赖于轻量级协议（如发布-订阅消息传递）或共享数据库（如用于不可变交易日志的区块链）来同步状态和解决冲突。
分布式决策中的挑战包括确保一致性并避免死锁。例如，如果交叉路口的两个自动驾驶车辆都声称拥有先行权，则系统必须解决冲突而无需中央仲裁。诸如有时限的承诺（例如，“如果另一个智能体先行动，则让步”）或声誉系统（跟踪过去的合作）之类的技术有助于缓解此类问题。可扩展性是另一个问题：随着智能体数量的增长，通信开销会成为性能瓶颈。解决方案包括分层结构（例如，本地领导者汇总决策）或事件驱动的架构，这些架构将更新限制为相关的智能体。通过结合这些策略，多智能体系统可以实现灵活、容错的决策制定，适用于复杂的动态环境。