多智能体系统通过在自主软件代理之间分配决策来优化云计算，这些代理协同工作以管理资源、平衡工作负载并适应不断变化的情况。 这些代理独立运行，但会进行通信以实现系统范围的目标，例如最大限度地减少延迟、降低成本或提高可靠性。 例如，在云环境中，代理可以处理诸如扩展虚拟机 (VM)、分配存储或路由网络流量之类的任务，在做出本地化决策的同时共享数据以避免冲突和效率低下。 这种分散式方法避免了单个控制器管理所有内容时出现的瓶颈，从而可以更快地响应需求波动或故障。
一个关键的优化是动态资源分配。 代理实时监控工作负载并调整计算、存储或网络资源。 例如，负责 Web 应用程序的代理可能会检测到流量激增并自动配置额外的 VM，而另一个代理会重新分配来自空闲服务的未充分利用的资源。 在 Kubernetes 集群中，代理（如调度程序）可以根据当前的 CPU 或内存使用情况在节点之间分配容器，从而防止过载。 同样，存储代理可能会将数据迁移到更快的 SSD 以用于高优先级任务，或者将冷数据存档到更便宜的存储层。 这种适应性确保资源与实际需求保持一致，从而减少浪费并提高性能。
另一个领域是容错和负载平衡。 代理持续检查服务器、网络或服务的健康状况，并在出现问题时重新路由任务。 例如，如果服务器发生故障，内容分发网络 (CDN) 中的代理可以将流量重定向到最近的可用边缘节点，从而最大限度地减少停机时间。 在无服务器架构中，代理可能会跨区域分配函数调用，以避免延迟高峰。 成本优化也受益于代理协商：像 AWS 这样的云提供商使用类似拍卖的机制来获取 Spot 实例，代理在其中竞标未使用的容量以确保较低成本的计算资源。 通过自动化这些流程，多智能体系统减少了人工监督，并实现了更高效、更具弹性的云运营。