是的，群体智能可以通过利用分散的决策制定和集体行为来有效地支持分布式AI系统。群体智能模型，灵感来自蚂蚁群或鸟群等自然系统，依赖于个体代理遵循的简单规则来实现复杂的群体结果。在分布式AI中，这种方法与计算和数据分布在多个节点上的架构非常吻合。每个节点独立运行，但通过本地交互为共享目标做出贡献，避免了对集中控制的需求。例如，使用群体原则的分布式AI系统可能会分配每个节点来处理本地数据，并与邻居共享汇总结果，从而逐渐收敛于全局解决方案，而无需单个协调器。
群体智能在分布式AI中的一个关键优势是可扩展性和容错性。由于没有单个节点是关键的，因此系统可以无缝处理节点故障或添加。考虑一个分布式传感器网络，监测环境数据：每个传感器（充当代理）可以使用群体启发式算法来根据邻居活动调整其采样率，从而优化整个网络的能量使用。类似地，在分布式机器学习中，节点可以使用信息素（一种群体概念，其中代理留下“痕迹”（如数字信息素）来引导其他代理）来交换模型更新。这使得高效的参数同步成为可能，而无需所有节点与中央服务器通信，从而减少了大规模部署中的瓶颈。
但是，在分布式AI中实施群体智能需要仔细设计。开发人员必须定义平衡探索（寻找新解决方案）和利用（完善已知解决方案）的代理交互规则。例如，在分布式优化任务中，过于激进的利用可能会导致过早收敛到次优结果。通信协议也需要优化——过多的节点间消息传递可能会抵消去中心化带来的效率提升。粒子群优化算法等工具展示了这种平衡，其中节点根据个人最佳解决方案和邻域最佳解决方案调整其搜索轨迹。虽然存在挑战，但群体智能为构建适应性强、有弹性且能够处理动态现实世界环境的分布式AI系统提供了一个强大的框架。