Микросервисная архитектура — это неотъемлемая часть распределенных программных систем, требующих постоянного масштабирования и независимого развертывания всех элементов. Преимущества микросервисов позволяют значительно повысить эффективность современных веб-приложений и открывают новые возможности для развития бизнеса. Однако динамическая изменчивость современных интернет-сервисов, эволюция пользовательских потребностей, а также различные внешние факторы могут нивелировать преимущества микросервисной архитектуры. Перспективным способом адаптивного управления ресурсами распределенных программных систем являются алгоритмы машинного обучения, в особенности алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Рассмотрена интеграция микросервисной архитектуры и мультиагентного обучения с подкреплением. Объединение указанных подходов позволяет оптимизировать работу веб-приложений в нестационарных средах, позволяя системе адаптироваться к изменениям и находить оптимальные решения. Приведены результаты обучения мультиагентного алгоритма независимого Q-обучения в сервисе выбора дорожного маршрута на основе текущего состояния погоды. Для оценки эффективности системы разработаны и введены дополнительные параметры качества обслуживания, позволяющие в полной мере оценить потенциал интеграции микросервисной архитектуры с мультиагентным обучением для решения комплексных задач в динамических средах