在机器人技术中实施多智能体系统 (MAS) 技术面临若干技术挑战，主要与协调、可扩展性和鲁棒性相关。MAS 涉及多个自主机器人或软件代理协同工作以实现共享或个人目标，这需要仔细设计以管理交互、资源分配和决策。开发人员必须解决这些问题，同时确保系统在动态环境中保持高效和可靠。
一个主要的挑战是协调和通信。代理必须有效地共享信息，以避免冲突并在任务上进行协作。例如，在仓库环境中，运输货物的机器人需要同步它们的路径以防止碰撞。这需要实时的通信协议（例如，ROS 主题或 MQTT）和用于任务分配的算法（如基于拍卖的方法）。但是，网络延迟、带宽限制或间歇性连接可能会中断协调。分散式系统放大了这个问题，因为代理可能缺乏对环境的全局视图，从而导致次优决策。此外，处理冲突的优先级——例如，两个机器人试图拾取同一个对象——需要稳健的冲突解决策略，这在实现上可能计算成本很高。
另一个问题是可扩展性和资源管理。随着代理数量的增加，系统的复杂性呈指数级增长。例如，100 架无人机执行区域覆盖时，必须在没有集中控制的情况下动态调整它们的路径。诸如 flocking 或粒子群优化之类的算法可以提供帮助，但它们需要大量的计算资源，尤其是在实时处理方面。边缘计算或分布式处理框架（例如，用于消息流的 Apache Kafka）可以缓解这种情况，但它们会引入同步和状态一致性的开销。单个代理上的资源限制——例如有限的电池寿命或处理能力——进一步使可扩展性复杂化。开发人员必须在性能和能源效率之间取得平衡，通常需要在任务粒度或通信频率方面做出权衡。
最后，鲁棒性和容错性至关重要。MAS 必须在硬件故障、软件错误或环境不可预测的情况下可靠运行。例如，在搜索和救援场景中，如果一个机器人发生故障，其他机器人必须无缝地重新分配其任务。诸如冗余（备份代理）或共识算法（例如，用于达成一致的 Raft）之类的技术可以提供帮助，但它们会增加复杂性。安全性也是一个问题：恶意代理或被破坏的通信渠道可能会中断系统。在分散式系统中，测试和验证变得更加困难，因为边缘情况（例如，网络分区）难以模拟。开发人员通常依赖模块化架构和严格的仿真工具（如 Gazebo 或 Webots）来在部署之前识别和解决故障。