多智能体系统通过使用数学和算法框架来跟踪、更新和预测智能体之间在交互过程中的信任动态。信任通常表示为数值或概率，反映一个智能体对另一个智能体的可靠性、诚实性或能力的信心。这些模型通常结合历史交互数据、特定上下文因素和间接观察（如第三方声誉）来调整信任分数。例如，如果一个智能体始终提供准确的信息或按承诺完成任务，则可能会增加对其的信任，而重复的失败或欺骗行为会降低信任。
信任动态通过概率模型、博弈论方法或机器学习等机制进行管理。概率模型（例如贝叶斯网络）通过根据观察到的结果更新概率来计算信任。博弈论将信任建模为一种战略决策，其中智能体会权衡合作的成本和收益。机器学习技术（如强化学习）使智能体能够通过试验和错误来调整信任策略。例如，在供应链模拟中，负责采购材料的智能体可能会使用强化学习算法来根据交货时间和质量调整其对供应商的信任。这些系统通常包括衰减机制，如果交互变得不频繁，则会随着时间的推移降低信任，从而确保过时的数据不会扭曲决策。
现实世界的应用说明了这些概念。在在线市场中，买方和卖方智能体使用声誉系统（例如，星级评级）作为信任的代理，并在每次交易后更新分数。自动驾驶汽车网络可能会使用信任模型来决定在合并车道时优先考虑哪些车辆，这依赖于历史防撞数据。区块链网络在共识协议中使用信任动态——例如，在权益证明系统中，具有较高权益的验证者被认为更值得信赖。这些例子突出了多智能体系统如何平衡定量指标和自适应规则，以在分散的、不确定的环境中模拟信任。实施此类系统的开发人员必须优先考虑信任计算的透明度，以避免意外偏差并确保智能体在各种条件下表现可预测。