多智能体系统通过协调机制来处理共享资源，这种机制在效率和公平之间取得平衡，同时防止冲突。 每个智能体都在部分知识和竞争目标下运行，需要结构化的协议来进行资源分配。 常见的方法包括集中式控制器、去中心化协商和基于令牌的系统。 这些方法确保智能体不会以不兼容的方式同时修改同一资源，这可能会导致系统故障或性能下降。
一个实际的例子是自动驾驶车辆系统中的交通管理。 代表汽车的智能体必须协商通过十字路口，避免碰撞。 一种方法是使用竞标系统，车辆向中央协调器提交请求，协调器根据优先级规则（如接近程度或紧急状态）授予访问权限。 在去中心化设置中，车辆使用类似于合同网协议的协议直接通信，智能体在其中提出并接受资源访问的投标。 另一个例子是云计算资源分配，代表服务或用户的智能体竞争 CPU 时间或存储空间。 在这里，基于拍卖的机制或优先级队列通过根据需求动态调整资源分配来防止过度消耗。
挑战包括避免死锁、确保公平性和高效扩展。 当智能体相互阻止对方访问资源时，就会发生死锁——超时或优先级继承（关键任务临时继承更高的访问权限）等解决方案可以缓解这种情况。 通过轮询调度或配额系统来解决公平性问题，确保没有智能体垄断资源。 可扩展性通常需要混合方法：本地智能体处理频繁的、低风险的协商（例如，传感器网络调整采样率），而全局协调器管理罕见的、高影响的冲突（例如，电网中的紧急关闭）。 开发人员经常使用 JADE 等框架或基于 Actor 模型的工具来实现这些策略，这些框架和工具提供内置的消息传递和并发控制。