多智能体系统中的谈判使自主智能体能够在没有中心化控制的情况下解决冲突、分配资源和协调行动。此类系统中每个智能体都根据自身的目标、偏好和约束运行，这些目标、偏好和约束可能与其他智能体的冲突。谈判为智能体提供了一种结构化的方式，可以进行沟通、提出解决方案并达成双方都能接受的协议。例如，在物流系统中，送货无人机可以进行谈判以避免路线重叠；或者在智能电网中，能源生产者和消费者可以根据供需情况协商定价。如果没有谈判，智能体的行为可能会损害全系统的效率或造成僵局。
谈判机制通常依赖于定义智能体如何交换提案、评估选项和最终确定协议的协议。一种常见的方法是合同网协议，其中一个智能体充当广播任务的管理者，其他智能体根据成本或能力竞标执行任务。基于拍卖的系统是另一个例子：智能体提交资源竞标，并通过最高竞标者或公平分配等规则选择获胜者。更复杂的场景可能会使用基于论证的谈判，其中智能体用逻辑推理来证明其提案的合理性（例如，机器人解释为什么它需要优先使用充电站）。这些协议确保即使智能体具有相互冲突的优先级，交互仍然是可预测的。
实施有效的谈判需要解决计算开销、信息不完整和信任等挑战。例如，智能体可能无法完全了解其他智能体的目标，从而导致次优的妥协。迭代议价（例如，在多轮中分摊差额）或博弈论模型（例如，纳什均衡）等技术可帮助智能体在自身利益与合作之间取得平衡。在智能体不受信任的系统中，加密承诺或声誉系统可以强制执行诚实。自动驾驶汽车在十字路口协商路权等实际应用突出了对快速、可靠协议的需求。通过将明确的规则与自适应策略相结合，谈判可确保多智能体系统在动态环境中保持可扩展性和弹性。