多智能体系统（MAS）通过实现专业智能体之间的自主、去中心化协调来改进灾害响应，以应对复杂、动态的场景。在灾害中，搜索救援、资源分配和态势感知等任务需要分布式团队快速做出决策。MAS 将这些任务分配给软件或硬件智能体（例如无人机、机器人或决策支持算法），它们无需依赖中央控制器即可协作。这种去中心化方法减少了瓶颈，适应不断变化的条件，并可扩展以处理大面积作业区域，从而使响应更快、更具弹性。
一个关键优势是实时数据共享和任务专门化。例如，在森林火灾期间，无人机智能体可以使用热像仪绘制火势蔓延图，而地面机器人智能体则在难以到达的区域搜索幸存者。软件智能体可以同时分析卫星数据，预测火势路径并分配消防资源。这些智能体通过 API 或 MQTT 等协议进行通信，无需人工干预即可共享更新。开发者可以设计具有特定角色（例如，感知、规划、行动）的智能体，并定义交互规则（例如，基于优先级的任务分配），以确保团队协作一致。这种模块化特性允许集成新的工具，如洪水预测模型，而无需彻底改造整个系统。
当基础设施失效时，MAS 还能增强适应性。如果在地震中通信塔倒塌，智能体可以切换到网状网络或使用预定义规则优先处理关键信息（例如，医疗请求）。例如，前往医院的救护车智能体可以根据附近无人机智能体提供的交通数据重新规划路线。开发者可以通过让智能体接管失效同伴的任务来构建冗余——失去 GPS 的机器人可以使用同伴众包的位置数据。此类系统还会从过去的事件中学习：灾后评估可以更新智能体的决策树，以改进未来的响应，例如在洪水后优化疏散路线。通过分布式智能，MAS 在高风险环境中平衡了速度、可靠性和灵活性。