多智能体系统 (MAS) 通过在自治智能体之间实现去中心化、协同的决策来提高资源利用率。MAS 不依赖于单个中心化的控制器，而是将任务和决策分配给多个智能体，每个智能体优化其本地资源，同时协作实现系统范围的效率。这种方法减少了瓶颈，平衡了工作负载，并能实时适应动态条件，从而更好地利用整体资源。
MAS 的一个关键优势是其处理复杂、动态环境的能力。例如，在云计算中，代表虚拟机 (VM) 或容器的智能体可以根据实时需求自主协商资源分配。如果一个服务器过载，智能体可以将工作负载迁移到未充分利用的服务器，而无需人工干预。同样，在智能电网中，管理单个能源（例如，太阳能电池板、电池）的智能体协作以平衡供需。他们可能会在高峰生产时间优先考虑可再生能源，或者重新路由电力以避免电网拥塞。这些去中心化的决策可以防止资源浪费，并确保关键任务获得优先权。
MAS 在需要可扩展性和容错性的场景中也表现出色。在物流中，交付路线优化可以由分配给卡车、仓库和交通系统的智能体来管理。每个智能体都会考虑燃油效率、交通状况和交付截止日期等变量，并动态调整路线。如果卡车发生故障，附近的智能体会使用可用的车辆重新安排交付路线。另一个例子是物联网网络，其中边缘设备上的智能体在本地处理数据，而不是将所有数据发送到中央服务器，从而减少带宽使用和延迟。通过分配智能，MAS 避免了单点故障，并确保资源仅在需要时使用，从而最大限度地减少浪费。