多智能体系统通过使自主智能体能够根据预定义的规则、目标或实时条件协调和协商对共享资源的访问来处理资源分配。这些系统将决策分散到多个智能体，而不是依赖中央控制器，从而提高了可伸缩性和适应性。 每个智能体都使用本地信息和策略进行操作，但与其他智能体交互以平衡效率、公平性和系统范围的约束。 常见的方法包括基于拍卖的机制、受市场启发的竞标和分散式优化算法。
一种广泛使用的方法是基于拍卖的分配，其中智能体根据其需求竞标资源。 例如，在云计算中，代表虚拟机的智能体可能会在模拟市场中竞标 CPU 或内存资源。 最高出价者获得访问权限，确保资源流向最重视它的智能体。 另一种方法是任务划分，智能体通过协商划分工作负载。 在物联网网络中，传感器节点可以通过优先处理关键数据流来协作分配带宽。 分散式优化技术（例如分布式约束满足）允许智能体迭代调整其资源使用情况以避免冲突，例如仓库中的机器人在优化交付路线时避免路径重叠。
挑战包括处理不完整的信息和避免冲突。 为了解决这个问题，智能体经常使用合同网等协议（智能体宣布任务并接受投标）或强化学习来随着时间的推移调整策略。 例如，在智能电网中，代表家庭和电源的智能体可能会使用学习算法来平衡高峰需求期间的能源分配。 这些方法确保资源得到动态分配，同时最大限度地减少浪费和争用。 实施此类系统的开发人员通常使用 JADE 等框架或 Mesa 等库来对智能体交互进行建模、测试协议并在部署之前模拟场景。 关键是设计能够平衡自身利益和合作以实现系统级目标的智能体。