自主无人机中的多智能体系统涉及多个无人机作为一个协调的群体协同工作，每个无人机在共享信息以实现共同目标的同时做出独立的决策。这些系统依赖于分散控制，其中每个无人机（或“代理”）处理传感器数据、与其他无人机通信，并根据共享目标调整其行为。例如，在搜索和救援任务中，无人机可以划分覆盖区域、共享已探索区域的地图，或中继检测到的障碍物以避免碰撞。每个无人机都使用其自身的机载计算、传感器（如摄像头或 LiDAR）和通信模块运行，从而实现实时协作，而无需依赖中央控制器。
一个关键方面是通信协议。无人机通过无线网络（例如，Wi-Fi、5G 或网状网络）使用标准化消息传递格式（如 MQTT 或 ROS 主题）交换数据。例如，检测到森林火灾的无人机可能会将其 GPS 坐标和传感器读数广播给其他无人机，从而使整个群体能够会聚到该位置，同时避免冗余覆盖。开发人员必须处理网络延迟、数据包丢失和带宽限制等挑战——通常通过轻量级消息格式或关键数据的优先级排序来解决。容错也至关重要：如果一个无人机发生故障，其他无人机应无缝地重新分配任务，确保系统保持运行。
多智能体系统中的决策通常涉及分布式算法。例如，无人机可以使用共识算法来就任务分配达成一致，或使用基于拍卖的方法来竞标“侦察员”或“有效载荷承运者”等角色。路径规划可以将个体避障（使用 A* 等算法）与组协调结合起来以防止拥堵。在农业中，无人机群可以通过根据来自相邻无人机的实时土壤湿度数据动态调整飞行模式来优化作物监测。开发人员使用 ROS 2 或自定义中间件等框架来实现这些行为，并通过定义完善的规则集和状态机来平衡自主性和协作。在部署之前，在模拟（例如，Gazebo）中进行测试对于验证交互至关重要。