El nexo de los sistemas de alimentos, energía y agua (FEWS) se ha convertido en un tema de investigación destacado, así como en un desafío social y de políticas urgente. La modelización computacional es una herramienta clave para abordar estos desafíos, y la modelización de FEWS como subcampo ya está establecida. Sin embargo, las dimensiones sociales de los problemas del nexo FEWS, como el aprendizaje individual o social, las decisiones de adopción de tecnología y los comportamientos adaptativos, siguen siendo relativamente poco desarrolladas en la modelización e investigación de FEWS. Los modelos basados en agentes (ABMs) han recibido un uso creciente recientemente en los esfuerzos por representar e integrar mejor el comportamiento humano en la investigación de FEWS. Una revisión sistemática identificó 29 artículos en los que al menos dos sectores de alimentos, energía o agua fueron considerados explícitamente con un enfoque de modelización ABM y/o acoplado a ABM. La toma de decisiones y el comportamiento de los agentes variaron desde reactivos hasta activos, motivados principalmente por objetivos económicos hasta ser de naturaleza multicriterio, e implementados con entidades basadas en individuos hasta altamente agregadas. Sin embargo, una proporción significativa de modelos no contenía interacciones entre agentes, o no basaba la toma de decisiones de los agentes en teorías de comportamiento existentes. Las elecciones de diseño del modelo impuestas por limitaciones de datos, requisitos estructurales para acoplarse con otros modelos de simulación, o escalas espaciales y/o temporales de aplicación resultaron en representaciones de agentes que carecían de procesos de toma de decisiones explícitos o interacciones sociales. En contraste, también se notaron varias innovaciones metodológicas, que fueron catalizadas por los desafíos asociados con el desarrollo de modelos de múltiples escalas y sectores cruzados. Se sugieren varias vías para futuras investigaciones con ABMs en la investigación de FEWS basadas en estos hallazgos. Las aplicaciones de ABM revisadas representan un progreso, sin embargo, muchas oportunidades para una modelización basada en agentes más rica en comportamiento en el contexto de FEWS permanecen.