多智能体系统通过结构化的通信协议、协调机制以及关系的正式表示来建模智能体之间的依赖关系。当智能体依赖其他智能体来完成任务、共享资源或提供信息时，就会产生依赖关系。这些关系通过定义角色、交互规则和管理智能体如何协作的工作流程来管理。例如，在供应链系统中，制造智能体可能依赖于供应商智能体来交付原材料。系统必须确保供应商及时传达延迟信息，以便制造商可以调整生产计划。这种依赖关系通常使用诸如合同网协议之类的框架（其中智能体协商任务）或依赖关系图（其映射智能体之间的先决条件）来建模。
通信协议对于管理依赖关系至关重要。智能体使用标准化的消息格式（例如，FIPA-ACL 或自定义 JSON 模式）来请求服务、共享数据或委派任务。例如，在分布式传感器网络中，天气监测智能体可能依赖于数据聚合智能体来编译来自多个传感器的读数。聚合器可以使用发布-订阅系统在新数据可用时通知依赖智能体。诸如 HTTP 或消息队列（例如，RabbitMQ）之类的协议可以实现异步通信，从而允许智能体独立运行，同时保持同步。通常会添加超时和重试逻辑，以处理依赖智能体无响应的情况，从而确保系统的健壮性。
协调机制和正式模型为依赖关系提供了结构。任务分配算法（例如，基于拍卖的系统）允许智能体对它们可以完成的任务进行投标，从而动态地解决依赖关系。在自动驾驶汽车协调中，交通管理智能体可能依赖于车辆智能体来报告其位置。集中式规划器可以使用此数据来计算无碰撞路线，从而将依赖关系建模为优化问题中的约束。诸如 Petri 网或 UML 活动图之类的工具可以直观地表示依赖关系，从而帮助开发人员识别瓶颈。例如，电子商务系统中支付处理智能体的故障可以建模为订单履行智能体的依赖关系，从而触发回退工作流程。这些模型使系统能够预测和减轻因未满足的依赖关系而导致的级联故障。