是的，群体智能可以适应变化的环境。群体智能系统是去中心化的，这意味着个体代理（如机器人或算法）遵循简单的规则并与其环境和同伴互动。由于没有中央控制器，系统会随着代理对本地变化的响应而动态调整。例如，如果一部分代理遇到障碍或新的机会，它们的行为会发生变化，并且这种变化会通过群体中的间接通信（例如，蚂蚁中的信息素踪迹或算法中的共享数据）传播。这使得基于群体的系统具有固有的灵活性，因为适应性是从集体互动中产生的，而不是从自上而下的命令中产生的。
一个实际的例子是网络路由。受蚂蚁寻找食物的启发，蚁群优化 (ACO) 算法可以动态调整数据路径以响应网络拥塞。如果某个节点发生故障，“蚂蚁”（数据包）会探索替代路线，并根据流量状况更新路径偏好。同样，在机器人技术中，无人机群可以在飞行途中绕过障碍物。如果一架无人机检测到一条被阻挡的路径，其他无人机会根据共享的位置数据调整其轨迹。这些调整的发生不需要中央规划器，而是依赖于代理之间的实时反馈。开发人员可以通过设计代理来优先考虑本地信息（例如，传感器输入或邻居状态）并更新其行为规则以反映环境变化来模拟这一点。
然而，适应性取决于系统设计。例如，过于僵化的通信协议或较差的可扩展性可能会限制响应能力。如果代理无法在大型群体中足够快地共享更新，适应性就会滞后。平衡探索（尝试新策略）和利用（使用已知解决方案）也至关重要。过多的探索可能会浪费资源，而过少的探索可能会使群体陷入次优状态。在各种场景（如突然的资源短缺或不断变化的目标）下进行测试有助于改进规则，以确保稳健的适应性。通过优先考虑模块化和轻量级通信，开发人员可以创建有效处理动态条件的群体系统。