多智能体系统通过在自主智能体之间分配决策，来对动态环境建模，这些智能体可以实时感知环境变化并作出反应。每个智能体都在本地知识和目标范围内运行，而协调机制能够实现集体适应。这种方法避免了依赖单一的中央控制器，使系统能够抵御不可预测的变化。智能体通过传感器、数据流或与其他智能体的通信，不断更新对环境的理解，从而使其能够随着条件的变化调整策略。
一种关键方法是分散控制，智能体根据其直接环境做出决策。例如，在交通管理系统中，每辆自动驾驶车辆（充当智能体）都会根据实时路况、附近的车辆和交通信号来调整其速度和路线。智能体使用诸如信念-欲望-意图 (BDI) 模型之类的算法来优先考虑目标（例如，快速到达目的地），同时避免碰撞。同样，在灾难响应模拟中，救援机器人智能体会在遇到障碍物或关于幸存者位置的新信息时动态地重新规划路径。
通信和适应对于动态环境中的连贯性至关重要。智能体通过诸如发布-订阅系统或直接消息传递之类的协议共享信息。在仓库机器人系统中，机器人通过广播其可用性和当前工作负载来协调任务分配。当新订单到达或机器发生故障时，智能体会使用合约网协议重新协商任务。诸如强化学习之类的机器学习技术使智能体能够随着时间的推移改进其策略。例如，在智能能源网中，基于智能体的系统会学习消费模式，以平衡高峰使用时段的供需，从而自主调整定价或重定向电力。这些机制确保系统在没有中央监督的情况下保持响应能力。