多智能体系统通过错误处理、概率推理和自适应通信策略来管理嘈杂通信。这些方法即使在消息损坏、延迟或丢失时也能确保可靠的协调。通过结合技术保障和算法设计，智能体即使在不完善的通信信道下也能维持功能。
首先，错误检测和重传协议是常用的方法。智能体使用校验和或循环冗余校验 (CRC) 来识别损坏的数据。如果消息验证失败，接收方可以请求重传。例如，无人机集群可以使用确认 (ACK) 消息来确认导航更新的成功投递。如果无人机检测到损坏的数据包（例如，校验和不匹配），它会丢弃数据并发送否定确认 (NACK)，提示发送方重新发送。这种方法模仿了 TCP 的可靠性机制，但针对去中心化系统进行了优化。然而，过多的重试会占用带宽，因此智能体通常会实施速率限制或自适应超时，以平衡可靠性和效率。
其次，概率方法帮助智能体推理不确定信息。贝叶斯网络或信念-愿望-意图 (BDI) 模型允许智能体为接收到的消息分配置信度分数，并据此更新其内部状态。例如，在分布式传感器网络中，由于干扰，温度传感器可能会从邻居那里接收到冲突的读数。智能体不会信任单个值，而是计算加权平均值，优先考虑来自历史上可靠来源的数据。Raft 或实际拜占庭容错 (PBFT) 等共识算法也通过要求多数同意才能接受消息为有效来提供鲁棒性。这些方法确保噪声不会破坏系统范围的决策，例如智能电网在风暴期间协调电力分配。
第三，自适应策略减少对嘈杂信道的依赖。智能体可能会切换通信协议（例如，在高干扰环境中从 Wi-Fi 切换到 LoRa），或者通过在多条路径上发送重复消息来使用冗余。例如，仓库机器人车队可以通过无线电和红外线同时广播相同的指令，以增加投递成功率。强化学习等机器学习技术使智能体能够随着时间推移学习最优的通信策略。交通管理系统可以训练智能体在高峰时段避开拥堵的信道。这些方法在维持协调的同时动态优化资源利用，确保系统即使在噪声水平波动时也能保持功能。