La utilización inteligente de recursos y el mejoramiento del rendimiento de la misión en un agente autónomo requieren la consideración de recursos cibernéticos y físicos. La asignación de estos recursos se vuelve más compleja cuando el sistema se expande de un agente a varios agentes, y el control pasa de centralizado a descentralizado. El consenso es un algoritmo distribuido que permite que múltiples agentes acuerden un valor compartido, pero típicamente no aprovecha la movilidad. Proponemos una estrategia de control de consenso acoplado que co-regula la computación, la frecuencia de comunicación y la conectividad de los agentes para lograr tiempos de convergencia más rápidos a tasas de comunicación y costos computacionales más bajos. En esta estrategia, los agentes se mueven hacia una ubicación común para aumentar la conectividad. Simultáneamente, la frecuencia de comunicación se incrementa cuando el error de estado compartido entre un agente y sus vecinos conectados es alto. Cuando el estado compartido converge (es decir, se alcanza el consenso), los agentes se retiran a las posiciones iniciales y la frecuencia de comunicación se reduce. Las propiedades de convergencia de nuestro algoritmo se demuestran bajo el algoritmo de control co-regulado propuesto. Evaluamos el enfoque propuesto a través de un nuevo conjunto de métricas cibernético-físicas, multiagentes y demostramos nuestro enfoque en una simulación de sistemas de aeronaves no tripuladas que miden temperaturas en varios sitios. Los resultados demuestran que, en comparación con los algoritmos de consenso de tasa fija y desencadenados por eventos, nuestro esquema de co-regulación puede lograr un rendimiento mejorado con menos recursos, manteniendo al mismo tiempo una alta reactividad a los cambios en el entorno y el sistema.