La colaboración eficiente en sistemas multi-robot (MRS) es esencial para manejar tareas complejas en entornos dinámicos bajo restricciones físicas. Este estudio emplea la plataforma de Simulación de Rescate RoboCup (RCRS), que soporta agentes de rescate programables en escenarios de respuesta a desastres, para investigar estrategias colaborativas para MRS. El enfoque propuesto integra un marco de modelado de tareas en RCRS para permitir la descomposición sistemática de tareas y el manejo coordinado de solicitudes entre agentes de pelotón. Un protocolo de comunicación dedicado permite además a los agentes compartir y explotar información de manera dinámica en condiciones cambiantes. Los experimentos demuestran mejoras en el rendimiento de la simulación que oscilan entre el 12% y el 48% en comparación con los agentes predeterminados en configuraciones de mapas complejas. Los resultados destacan la efectividad de los mecanismos de colaboración de sistemas multi-agente (MAS) estructurados cuando se adaptan a restricciones físicas prácticas, lo que indica un fuerte potencial para mejorar el rendimiento cooperativo en aplicaciones multi-robot del mundo real.