由于协调多个自主实体的复杂性，设计多智能体系统 (MAS) 会带来诸多挑战。 这些系统要求智能体在共享环境中交互、通信和做出决策，这会带来诸如协调开销、可扩展性和处理不确定性等问题。 开发人员必须在灵活性和控制力之间取得平衡，以确保智能体朝着共同目标努力，而不会产生过多的冲突或效率低下。
一个主要的挑战是管理智能体之间的通信和协调。 每个智能体都按照自己的目标和知识进行操作，这可能会导致冲突。 例如，在仓库自动化系统中，机器人可能会争夺相同的路径或资源，从而导致死锁。 为了解决这个问题，开发人员通常会实施诸如合约网（智能体竞标任务）或发布-订阅系统之类的协议。 然而，设计这些协议需要仔细规划，以避免瓶颈，尤其是在智能体的数量增加时。 当添加更多智能体导致通信延迟或计算负载增加时，可扩展性就会成为一个问题，从而降低系统性能。
另一个问题是处理动态和不可预测的环境。 智能体必须适应变化，例如新任务、失败或优先级转移。 考虑一个顺风车平台，司机（智能体）需要因交通或乘客取消而重新规划路线。 分散式决策可以帮助解决这个问题，但它会使一致性变得复杂——例如，确保两个智能体不会将同一趟车分配给不同的司机。 诸如强化学习或共识算法（例如，Paxos）之类的技术被使用，但它们会增加复杂性，并且可能需要大量的计算资源。 测试这些系统也很困难，因为模拟所有可能的现实世界场景是不切实际的。
最后，确保 MAS 中的安全和信任至关重要。 智能体可能属于具有竞争利益的不同利益相关者，例如在供应商和零售商谈判价格的供应链系统中。 恶意智能体可能会通过提供虚假数据或拒绝合作来扰乱运营。 实施身份验证、加密和声誉机制（例如，根据过去的行文为智能体评分）有助于降低风险。 然而，这些保障措施可能会带来开销并降低系统的敏捷性。 此外，当智能体共享敏感信息时，会出现隐私问题，这需要诸如联邦学习或安全多方计算之类的技术，这些技术会使系统设计和维护变得复杂。 在安全性和效率之间取得平衡仍然是一个持久的挑战。