多智能体系统通过协调协议、显式通信和去中心化规划来管理任务依赖关系。每个智能体自主运行，但必须跟踪任务之间的依赖关系（例如先决条件或共享资源），以避免冲突或瓶颈。智能体通常使用诸如依赖关系图之类的技术来建模哪些任务必须在其他任务开始之前完成，并且它们会沟通状态更新以确保对齐。例如，在制造工作流程中，一个机器人可能需要组装一个组件，然后另一个机器人才能安装它。智能体共享进度数据，以便仅在依赖关系得到解决时才触发下游任务，从而确保有序执行。
一种常见的方法包括考虑依赖关系的任务分配协议。智能体根据其当前状态和可以满足的依赖关系来协商或竞标任务。例如，在软件部署管道中，测试智能体可能会等待构建智能体完成代码编译，然后才能运行测试。像 Apache Mesos 或受 Kubernetes 启发的编排工具之类的框架使用类似的逻辑，其中智能体（或节点）通过 API 或消息队列进行协调以强制执行任务顺序。有些系统采用合同：智能体承诺在截止日期前完成特定任务，从而允许其他智能体围绕这些保证进行计划。这减少了不确定性，并防止智能体在等待未解决的依赖关系时闲置。
当依赖关系是动态的或定义不明确时，就会出现挑战。如果两个智能体都在等待对方先完成任务，则可能会发生死锁。为了缓解这种情况，智能体通常实施超时机制或回退策略，例如将任务重新路由到备用智能体。诸如基于令牌的系统之类的去中心化调度算法允许智能体按尊重依赖关系的顺序“声明”任务。例如，在交付无人机网络中，中央调度程序可能不切实际，因此无人机广播其路线并调整路径以避免碰撞或重叠的投递。通过将实时通信与预定义的规则相结合，多智能体系统可以平衡灵活性和结构，从而有效地处理复杂的依赖链。