多智能体系统 (MAS) 通过在自主智能体之间分配决策权来优化传感器网络，每个智能体管理一部分传感器或任务。智能体不是依赖于集中式控制器，而是协同工作以平衡工作负载、降低能耗并适应不断变化的环境。例如，智能体可以根据检测到的事件动态调整传感器采样率，在网络拥塞期间优先传输数据，或者绕过发生故障的节点来重新路由数据。这种去中心化方法提高了可扩展性和弹性，因为网络不依赖于单一控制点。
一个关键应用是能源效率。远程或电池供电的网络（例如，环境监测）中的传感器通常资源有限。智能体可以通过协商哪些传感器在特定时间激活来优化能源使用。例如，在温度监控系统中，智能体可能会轮换激活的传感器，以均匀地分配能源消耗，从而延长网络的寿命。另一个例子是事件触发传感：智能体仅在检测到运动或异常时才激活附近的传感器，从而减少空闲功耗。智能体还处理数据聚合，合并来自多个传感器的读数以最大限度地减少冗余传输，从而降低能源消耗和带宽。
MAS 还增强了容错性和适应性。如果某个传感器发生故障，相邻智能体可以重新配置网络以填补覆盖空白。在智能农业设置中，土壤湿度传感器可能会使用 MAS 在某个节点中断时重新分配任务，从而确保连续的灌溉控制。此外，智能体利用机器学习来预测网络需求（如城市物联网网络中的流量模式）并抢先分配资源。诸如强化学习或基于拍卖的算法之类的工具使智能体能够自主协商角色，从而确保最佳性能，而无需人工干预。通过将本地化决策与协作策略相结合，MAS 使传感器网络即使在不可预测或资源受限的环境中也能高效运行。