多智能体系统 (MAS) 通过在严格的时间约束下，将任务分配给协作的自治代理来处理实时应用。每个代理独立运行，在本地处理数据并做出决策，同时通过通信协议与其他代理协调。与集中式系统相比，这种去中心化方法可以最大限度地减少瓶颈，并确保更快的响应。例如，在实时交通控制系统中，管理红绿灯的各个代理可以适应当地情况（如突然拥堵），同时与邻近代理共享更新信息，以优化整体交通流量。该系统并行处理任务并优先处理紧急操作的能力使其能够满足对实时性能至关重要的截止日期。
多智能体系统在实时场景中的一个关键优势是它们使用轻量级通信和自适应协调。代理通常采用事件驱动的消息传递（例如，发布-订阅模式）或实时协议（如 RTPS (实时发布-订阅)）来有效地交换时间敏感数据。例如，在无人机蜂群作战中，代表无人机的代理以毫秒为单位共享位置数据和碰撞警告，以避免空中碰撞。代理还可以使用截止日期监控调度程序等算法动态调整其行为，如果在出现延迟时重新分配任务。在工业自动化中，监控装配线的代理可以触发紧急停止或重新规划工作流程（如果检测到机器故障），从而确保安全和连续性，而无需等待中央控制器。
然而，网络延迟、同步和资源争用等挑战需要仔细设计。开发人员通常实现带时间戳的消息或共识算法（例如，带有实时扩展的 Raft）以保持代理同步。在模拟环境中进行测试（例如，使用 Gazebo 等工具进行机器人技术）有助于在部署之前验证时间约束。精度和速度之间的权衡很常见：自动驾驶汽车的 MAS 可能会优先考虑立即避开障碍物，而不是计算最佳路径。通过结合模块化代理设计、高效通信和容错（例如，针对关键任务的冗余代理），MAS 可以在实时应用中平衡响应性和可靠性。