多智能体系统（MAS）通过强调适应性、通信和去中心化决策来处理非平稳环境——即条件变化不可预测的环境。每个智能体都具有一定的自主性，但会根据与其他智能体的交互以及环境变化来调整其行为。例如，智能体可能会在新数据到达时使用学习算法更新其策略，或采用协调协议来共享有关环境变化的信息。这种去中心化方法避免了对单一控制点的依赖，使系统更能抵御资源波动或突然的智能体故障等中断。智能体持续监测其周围环境并修正其行动，确保即使在关于环境的假设不再成立时，系统仍能保持有效。
关键技术包括强化学习（RL），其中智能体通过奖励对新条件的成功适应来改进其策略。在动态环境中，RL智能体平衡探索（测试新策略）和利用（使用已知有效行动）以保持响应能力。另一种方法是动态博弈论，智能体将交互建模为演进的游戏，预测其他方的行为并相应调整自身策略。通信框架，例如发布-订阅系统或共识算法，使智能体能够广播有关环境变化的更新。例如，在灾难响应场景中，无人机可能会共享实时地图变化以有效重新规划路线。智能体还可以使用信念修正机制来更新其内部模型，当接收到的数据与先前的假设冲突时，确保决策与环境的最新状态保持一致。
实际示例突显了这些原则。在交通管理系统中，控制交通信号灯的智能体根据实时拥堵数据和邻近路口报告的车流模式调整信号时序。在电子商务中，定价机器人通过跟踪竞争对手的价格和需求高峰，并使用去中心化拍卖或谈判协议来调整产品成本。在充满障碍的环境中导航的无人机蜂群通过交换位置数据和重新分配任务来动态重新规划路径。这些系统之所以成功，是因为智能体将本地决策与协作更新相结合，避免了集中控制带来的瓶颈。通过优先考虑灵活性、通信和分布式智能，MAS 在非平稳环境中保持鲁棒性，即使单个智能体面临不完整或冲突的信息。