多智能体系统通过分配任务、优化通信和使用自适应组织结构来管理可扩展性。 这些方法允许系统处理越来越多的智能体或增加的复杂性，而不会牺牲性能。 核心思想是避免集中式瓶颈，同时确保智能体即使在系统扩展时也能高效协作。
一种关键方法是**去中心化决策**，其中智能体基于本地信息自主运行。 每个智能体都在其范围内做出决策，而不是依赖于单个控制器，从而减少了任何单个组件上的计算负载。 例如，在物流系统中，送货无人机可能会根据实时交通数据独立调整路线，同时通过简单的规则（例如，避免碰撞）与其他无人机进行松散的协调。 这样就无需中央服务器来微观管理每个智能体。 开发人员通常使用事件驱动型架构或共识算法（例如 Paxos 或 Raft）来实现这一点，以用于关键的协调任务，从而确保可扩展性而无需中央监督。
另一种策略是**优化通信协议**，以尽量减少开销。 随着智能体数量的增长，非结构化通信（例如广播给所有智能体）变得不切实际。 相反，系统使用定向消息传递，例如发布-订阅模型或消息代理。 例如，在智能电网中，代表太阳能电池板的智能体可能只会与附近的储能单元或电网控制器通信，从而减少网络流量。 诸如消息队列（例如 RabbitMQ 或 Kafka）之类的技术有助于管理数据流，而诸如 MQTT 或 CoAP 之类的协议则为资源受限的智能体实现轻量级通信。 开发人员还使用过滤机制来确定相关数据的优先级，例如忽略冗余的传感器读数。
最后，**动态重组**允许系统根据需求变化调整其结构。 智能体可以形成层次结构、集群或联盟，以高效地处理特定任务。 例如，在灾难响应场景中，无人机可能会自组织成团队，以覆盖不同的搜索区域，领导智能体汇总数据以进行报告。 这种灵活性可以防止僵化的架构限制可扩展性。 容器化（Docker）或编排框架（Kubernetes）等工具在多智能体系统中激发了类似的原理，使智能体能够水平扩展。 此外，机器学习可以帮助智能体随着时间的推移学习最佳的协作模式，例如预测咨询哪些智能体来执行特定任务，从而进一步简化可扩展性。