在多智能体系统中，策略定义了控制单个智能体如何交互、做出决策和相互协调的规则和约束。它们充当一个框架，确保智能体在与系统范围的目标保持一致的同时，避免冲突或有害行为。策略可以从简单的优先级规则（例如，哪个智能体首先行动）到复杂的决策协议（例如，如何共享资源）。如果没有明确的策略，智能体可能会以不协调或不可预测的方式行动，导致效率低下、死锁或资源竞争。例如，在自动驾驶汽车作为智能体的交通控制系统中，策略可以强制执行规则，例如避让紧急车辆或根据交通拥堵数据优先选择路线。
策略还有助于管理大规模系统中交互的复杂性。当多个智能体具有重叠的职责或依赖关系时，策略提供了一种结构化的方式来解决冲突和分配任务。例如，在仓库机器人系统中，策略可能规定携带紧急订单的机器人在充电站享有优先权，而其他机器人则需等待。这可以防止瓶颈并确保关键任务按时完成。策略还可以包含安全措施，例如要求送货网络中的无人机相互保持最小距离以避免碰撞。通过将这些规则编码化，开发人员减少了对临时决策的需求，使系统更可预测且更容易调试。
最后，策略使得系统在动态环境中具有适应性。智能体通常在条件变化（例如，网络故障、用户需求变化）的场景中运行，策略可以设计为让智能体自主调整其行为。例如，在云计算系统中，策略可以指示服务器智能体在一个节点过热时重新分配工作负载，从而在无需人工干预的情况下确保可靠性。策略还可以在运行时更新——这在欺诈检测等应用中非常有用，其中新的威胁模式需要立即调整规则。通过将策略逻辑与智能体实现分离，开发人员可以修改系统范围的行为，而无需重写单个智能体代码，从而简化维护和提高可扩展性。