多智能体系统（MAS）依赖于技术的组合，以使自主智能体能够交互、协调并协同解决问题。最常用的技术分为三类：通信协议、协调框架和模拟/测试工具。每种技术都解决了构建智能体以不同自主程度运行的去中心化系统中的特定挑战。
通信是 MAS 的基础。智能体通常使用标准化的消息协议，例如 FIPA-ACL（智能物理智能体基金会智能体通信语言），来交换结构化数据，确保跨平台的互操作性。例如，FIPA-ACL 定义了消息格式和语义，允许智能体发送请求、确认或查询。在分布式环境中，消息代理（如 RabbitMQ 或 Apache Kafka）处理异步通信，实现可扩展且容错的数据交换。REST API 也广泛用于更简单的集成，尤其当智能体与 Web 服务交互时。例如，一个物流 MAS 可以使用 Kafka 来跟踪管理路线、库存和交付计划的智能体之间的实时发货更新。
协调框架为智能体的决策提供了结构。像 JADE（Java 智能体开发框架）或 Jason（AgentSpeak 的扩展）这样的平台提供了用于创建、管理和部署智能体的运行时环境。JADE 包含诸如用于发现和消息路由的智能体目录等功能，而 Jason 则专注于基于逻辑的智能体行为推理。在需要智能体之间达成一致的系统中，例如分布式数据库或区块链网络，使用 Paxos 或 Raft 等共识算法。在机器人领域，机器人操作系统 (ROS) 通过主题和服务促进智能体（机器人）之间的协调，从而实现群体导航等任务。这些工具抽象了底层的协调挑战，使开发者能够专注于智能体逻辑。
模拟和测试工具对于验证 MAS 的行为至关重要。NetLogo 和 MASON 在从交通系统到社交网络的各种环境中模拟智能体交互。例如，NetLogo 的基于网格的建模有助于测试智能体如何适应资源稀缺等动态条件。像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的机器学习库与 MAS 集成，以实现自适应智能体，例如在智能电网中优化能源分配的强化学习模型。像 Hyperledger Fabric 这样的区块链平台在 MAS 中用于安全、透明的记录保存，例如供应链智能体跟踪不可信伙伴之间的货物。这些技术确保智能体在部署前能在复杂的现实世界场景中正确运行。