多智能体系统通过结合概率推理、分布式决策和通信协议来处理不确定性。系统中的每个智能体都在不完整或有噪声的信息下运行，不确定性源于传感器误差、不可预测的环境或智能体之间的目标冲突等因素。为了解决这个问题，智能体通常使用贝叶斯网络、信念修正或去中心化部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDP) 等技术。例如，在交通控制系统中，管理交叉路口的单个智能体可能会根据不完整的传感器数据估算交通流量。当新的信息到达时，它们会更新自己的信念，并与相邻智能体分享这些更新，以便在突然事故或天气变化等不确定条件下，共同优化交通灯时序。
通信和协调对于管理多智能体系统中的不确定性至关重要。智能体交换信息以减少模糊性并协调其行动。诸如合约网协议（Contract Net Protocol）之类的协议允许智能体在出现不确定性时动态委派任务，例如送货网络中的无人机因同伴故障而重新规划路线。在智能体目标冲突的系统中，投票机制或共识算法（例如 Paxos）有助于解决分歧。例如，在搜索倒塌建筑物的灾难响应机器人中，智能体可能会分享相互冲突的环境地图。通过结合概率数据融合（例如 卡尔曼滤波器）和迭代协商，它们能够就安全路径达成共识，即使某些传感器提供不可靠的数据。
冗余性和适应性也起着关键作用。多智能体系统通常部署冗余智能体或重叠职责以降低个体故障的风险。强化学习（RL）使智能体能够通过奖励减少不确定性的行动来随时间调整策略。在智能电网中，能源分配智能体可能会使用强化学习来平衡波动可再生能源供应和需求。此外，元推理（即智能体监控自己的信心水平）有助于它们决定何时寻求外部输入。例如，一个不确定物品位置的仓库机器人可能会查询中央数据库或附近的机器人，而不是猜测。这些分层方法使得多智能体系统即使在无法预测确切结果的情况下也能稳健运行。