多智能体系统通过结合设计策略、协议和自适应技术来管理通信延迟，这些技术在延迟存在的情况下优先考虑功能。这些系统通常使用异步通信、本地决策和预测算法来减轻延迟的影响。例如，智能体无需等待其他智能体的实时响应，而是可以使用本地可用数据或缓存信息来做出决策。这种方法减少了对即时反馈的依赖，这在分布式机器人或物联网网络等延迟因物理距离或网络拥塞而不可避免的场景中至关重要。
一种常见方法是根据紧急性或相关性对消息进行优先排序。智能体可以为传出消息分配时间戳或优先级，以便接收方首先处理关键更新。例如，在灾难响应系统中，检测到火情的智能体可能会将警报标记为高优先级，确保路由器和其他智能体优先于常规状态更新进行处理。此外，中间件层（例如 RabbitMQ 或 Apache Kafka 等消息代理）可以优化消息路由和排队，从而最大限度地减少瓶颈。这些工具在高峰负载期间缓冲消息并有效路由，平衡延迟和系统吞吐量。边缘计算是另一个例子：将智能体放置在靠近数据源（例如，工厂中的传感器）的位置，与仅依赖集中式云服务器相比，可以减少往返通信时间。
架构选择也起着关键作用。去中心化设计（其中智能体在最少的中央协调下运行）减少了单点故障和延迟。例如，在无人机群中，每架无人机可以使用本地传感器数据独立调整其飞行路径，同时通过轻量级协议（如 Gossip 算法）定期与其邻居同步。超时机制和重试策略确保在消息丢失或延迟时，智能体不会无限期地停滞。NS-3 或 OMNeT++ 等仿真工具有助于开发者在部署前对延迟场景进行建模并测试缓解策略。通过结合这些技术，多智能体系统即使在高延迟环境中也能保持鲁棒性和响应性。