多智能体系统通过让智能体协作、在不确定性下推理以及根据部分数据调整决策来处理不完整信息。由于每个智能体通常只对完整的系统状态有有限的了解，它们依赖于通信、概率模型和去中心化协调来弥补信息不足。例如，智能体可以共享局部观察结果，使用投票机制达成共识，或者采用考虑缺失变量的算法。目标是即使单个智能体对环境或其他智能体的行为缺乏完整的可见性，也能实现系统范围内的目标。
一种常见的方法是使用概率推理或信念模型。智能体为不确定事件分配概率，并在新信息到来时更新这些信念。例如，在分布式传感器网络中，每个传感器可能只检测到目标移动的一部分。智能体可以利用贝叶斯推理结合它们的读数来估计目标的路径，即使某些传感器发生故障或存在覆盖盲区。类似地，在自动驾驶车辆协调中，汽车可以基于部分轨迹数据预测另一辆车的意图，利用历史模式来减少不确定性。这些方法允许智能体在不需要完整知识的情况下做出明智的猜测。
另一种策略涉及去中心化决策协议。智能体根据其局部信息协商或竞争任务。例如，在配送机器人系统中，地图数据不完整的机器人可能会向附近的机器人查询关于阻塞路线的更新。或者，智能体可以使用基于拍卖的算法：任务管理器广播任务，智能体根据它们当前对资源可用性的理解进行竞标，即使某些细节（如另一个智能体的工作负载）未知。这在效率与部分信息的现实之间取得了平衡。通过设计智能体以冗余、回退计划和迭代通信的方式运行，多智能体系统即使存在信息鸿沟也能保持功能和鲁棒性。