开发多智能体系统 (MAS) 需要支持并发、分布式处理和智能体通信的语言。 三种广泛使用的选择是 Java、Python 和 Erlang/Elixir，每种语言都为基于智能体的开发提供独特的优势。 选择取决于可扩展性、原型设计的简易性以及对分布式计算的内置支持等因素。
Java 是一个强大的候选者，因为它具有用于并发和分布式系统的成熟生态系统。 诸如 JADE (Java Agent DEvelopment Framework) 之类的库提供了用于智能体通信、行为建模和平台管理的内置工具。 Java 基于线程的并发和网络 API 简化了诸如智能体之间的消息传递之类的任务。 例如，JADE 抽象了低级网络细节，使开发人员可以专注于智能体逻辑。 Java 的可移植性也使其适用于在异构环境中部署智能体，例如 IoT 设备或云服务器。 与 Python 相比，Java 相对冗长，但其性能和可靠性对于大规模 MAS 来说是有利的。
Python 非常适合快速原型设计和以研究为重点的 MAS。 诸如 Mesa 之类的库能够以最少的样板代码进行基于智能体的建模，而 SPADE 支持基于 XMPP 的通信以用于分散式智能体。 Python 的简易性允许快速迭代，例如测试协调算法或模拟智能体交互。 但是，其全局解释器锁 (GIL) 可能会限制真正的并行性，使其对于 CPU 密集型任务效率较低。 为了缓解这种情况，开发人员通常将 Python 与 C 扩展配对或使用诸如 asyncio 之类的异步框架进行非阻塞 I/O。 例如，供应链模拟可能会使用 Mesa 进行智能体行为，并使用 Redis 进行智能体间消息传递，从而在易用性与性能之间取得平衡。
Erlang 和 Elixir 在构建容错的分布式 MAS 方面表现出色。 Erlang 的 actor 模型 将每个智能体视为具有隔离内存的独立进程，并通过消息传递进行通信。 这种设计可以防止诸如共享状态并发错误之类的问题。 OTP 框架 提供了经过实战检验的工具，用于监督（重新启动失败的智能体）和分布式节点管理。 例如，电信路由系统可以使用 Elixir 的 GenServer 抽象来处理数百万个智能体，而延迟最小。 虽然 Erlang 的语法具有学习曲线，但其轻量级进程和热代码交换对于需要高正常运行时间的系统来说是无与伦比的。 Elixir 使 Erlang 的工具现代化，使其可以用于新项目。