多智能体系统 (MAS) 通过将计算任务分配给独立运行但遵循共享规则的自主智能体来管理大规模模拟。每个智能体代表模拟中的一个实体——例如交通建模中的车辆、人群动态中的人物或生物系统中的细胞——并根据本地信息做出决策。通过分散控制，MAS 避免了集中处理造成的瓶颈。例如，在交通模拟中，数千辆车辆（智能体）无需依赖单一的中央控制器，即可使用路径查找算法和避碰逻辑在道路上行驶。这种方法利用了并行处理，智能体在多个线程或服务器上运行，通过水平扩展来处理日益复杂的任务。Mesa 或 Repast 等框架提供了协调这些智能体的工具，确保它们在共享环境中高效交互。
为了保持一致性和可扩展性，MAS 通常使用空间分区和事件优先级。空间分区将模拟环境划分为区域（例如，网格单元或区域），允许智能体仅与附近的其他智能体交互。这减少了计算开销——想象一个城市模拟，一个社区的智能体无需检查与数英里外的智能体的交互。负载均衡技术，例如在服务器之间动态分配智能体，可以防止资源使用不均。例如，基于云的 MAS 可以使用 Kubernetes 根据实时需求分配容器。事件优先级过滤掉影响较小的交互（例如，忽略远处智能体），以便将处理重点放在关键事件上。在流行病建模中，这可能意味着追踪近距离感染，同时降低孤立个体之间交互的优先级。这些策略确保了即使智能体数量增长到数百万，模拟仍能保持高性能。
数据管理和优化同样是关键。MAS 通常采用消息传递系统（如 RabbitMQ 或 Kafka）来处理智能体之间的通信，确保异步更新而不阻塞操作。状态同步通过快照或差分更新来管理——仅保存模拟步骤之间的变化。例如，在供应链模拟中，库存更新可能仅在库存水平显著变化时才传播。延迟评估等优化技术会将非关键计算（例如，更新很少访问的智能体的内部状态）延迟到必要时执行。一些框架还使用细节级别 (LOD) 调整，当智能体不是当前模拟的中心焦点时，会简化其行为。野生动物模型可能会详细呈现附近动物的运动，但会将远处兽群抽象为统计近似值。这些方法平衡了准确性和性能，使大规模模拟能够在现有硬件上高效运行。