Les milieux dynamiques sont par nature difficilement
prédictibles. Des heuristiques peuvent être utilisées pour prédire
des futurs locaux (déplacement d'un mobile par exemple), mais elles
sont à la merci des interactions entre les conditions
locales et les conditions globales (typiquement, un autre mobile
vient modifier la course du premier). La perception partielle de
l'environnement telle que nous l'avons décrite a de plus une incidence
assez importante sur les heuristiques de prédiction d'un agent.
Les hypothèses formulées sur l'évolution de l'environnement sont à confronter en
permanence avec l'état changeant du monde au fur et à mesure que des
croyances sont infirmées ou confirmées. Ainsi, pour accomplir une action
d'interception de mobile, un agent aura besoin de formuler une
hypothèse sur la course du mobile et le point d'interception supposé
et aussi de suivre la course de ce mobile au fur et à mesure de sa
course, afin de ne pas suivre un mobile « fantôme »
[#!stone-1997!#].
L'imprédictibilité de l'environnement rend notamment difficile la formulation d'objectifs à long terme. On trouve cependant dans [#!durfee-1991!#] un mécanisme de planification résolvant les problèmes d'imprédictibilité, d'ambiguïté et d'obsolescence dans le cas d'objectifs partagés entre agents. Les membres des systèmes multi-agents décrits par DURFEE et LESSER modélisent l'activité et suivent l'activité de leur système. Un agent de ce système à le pouvoir de décider d'abandonner un objectif s'il s'éloigne trop de l'état du monde tel que perçu. Il peut aussi communiquer ses réserves aux autres membres du système. Ceux-ci ont ainsi la possibilité de modifier leurs objectifs en fonction d'un critère d'importance (pondération) décidé par l'agent émetteur et de l'importance qu'ils accordent à leurs objectifs propres. Ce mécanisme de pondération peut permettre d'éviter de suivre un objectif obsolète ou d'abandonner un objectif valide sur la foi d'indications erronées ou obsolètes d'un agent voisin.