多智能体系统中的智能体协调是指允许多个自主智能体协作、共享信息和调整其行为以实现共同目标或管理共享资源的策略和机制。这些智能体可以是软件程序、机器人或其他独立运行但必须在共享环境中交互的实体。有效的协调可确保智能体避免冲突、优化集体成果并适应动态条件。例如，在仓库自动化系统中，机器人可以协调运输物品而不会发生碰撞，根据紧迫性对任务进行优先级排序，并在一个机器人发生故障时重新分配工作负载。如果没有协调，智能体可能会重复工作、浪费资源或相互干扰任务。
智能体协调的一个主要挑战是在自主性和系统范围目标之间取得平衡。智能体通常具有局部目标或对更广泛的系统可见性有限，这可能导致次优决策。例如，在交通管理系统中，自动驾驶汽车可能旨在最大限度地缩短自己的旅行时间，但如果没有协调，这可能会导致瓶颈处的拥堵。诸如谈判协议（例如，合同网协议）、投票系统或基于拍卖的资源分配等技术可帮助智能体解决冲突并达成共识。分散式方法（例如受昆虫行为启发群体算法）允许智能体使用简单规则进行自我组织，从而减少对中央控制器的依赖。相反，集中式方法使用协调器智能体来分配任务和监视进度，这简化了决策制定，但也创建了单点故障。
实施协调的开发人员必须考虑通信协议、可伸缩性和容错能力。轻量级消息传递框架（如 MQTT 或 HTTP/REST API）使智能体能够共享状态更新或请求。对于复杂的系统，中间件平台（如 JADE（Java 智能体开发框架））提供了用于智能体通信和任务管理的内置工具。可伸缩性至关重要：适用于 10 个智能体的协调策略可能因延迟或消息开销增加而无法用于 1,000 个智能体。诸如分层协调（将智能体分组到子团队中）或事件驱动架构等技术可以缓解这种情况。此外，开发人员应使用 Gazebo（用于机器人技术）或自定义离散事件模拟等工具来模拟协调逻辑，以便在部署之前识别边缘情况，例如网络延迟或智能体故障。测试确保系统在实际条件下保持稳健。