是的，群体智能可以有效地在多智能体系统中使用。群体智能是指受自然系统（如蚁群或鸟群）启发的去中心化、自组织行为。在多智能体系统中，这种方法使智能体能够通过遵循简单的规则并在本地进行交互来协作，而无需集中控制。关键在于，单个智能体根据来自其直接环境或相邻智能体的有限信息做出决策，从而产生能够解决复杂问题的涌现式全局行为。这种方法在可扩展性、适应性或容错性至关重要的情况下尤其有用。
例如，考虑一群无人机，其任务是绘制灾区地图。每架无人机自主运行，根据与其他无人机的距离以及来自机载传感器的数据调整其路径。通过避免碰撞并通过短程通信共享部分地图更新，蜂群可以高效地集体覆盖整个区域。同样，在交通管理系统中，自动驾驶汽车可以使用群体原则来优化交通流量。每辆车都与附近的汽车通信以调整速度或车道变换，从而减少拥堵，而无需中央交通控制器。这些例子表明，局部交互和简单规则如何扩展以应对大型、动态的挑战。
但是，在多智能体系统中实施群体智能需要仔细设计。开发人员必须定义交互规则，以平衡探索（例如，搜索新区域）和利用（例如，改进已知解决方案）。通信协议需要最大限度地减少开销——智能体之间过多的消息传递可能会抵消效率优势。像基于智能体的仿真框架（例如，用于机器人的 NetLogo 或 ROS）这样的工具，有助于在部署之前对群体行为进行原型设计和测试。像处理部分系统故障或确保开放环境中的安全性这样的挑战也需要考虑。例如，如果一部分智能体发生故障，蜂群应通过在剩余成员之间重新分配任务来适应。通过专注于模块化、轻量级的智能体逻辑和强大的本地通信，开发人员可以在多智能体应用中有效地利用群体智能。