在群体智能中，智能体通过简单的、局部化的规则进行互动，从而共同产生复杂的、适应性强的群体行为。受到昆虫群落或鸟群等自然系统的启发，每个智能体自主运行，没有中心控制，而是依赖于与附近智能体的直接或间接通信。这些互动使群体能够自我组织、解决问题和适应变化。例如，在蚂蚁群落中，单个蚂蚁留下信息素踪迹，引导其他蚂蚁找到食物来源；而在鸟群中，每只鸟根据其直接邻居的移动来调整其位置。这些分散式的互动使得群体能够实现单个智能体无法单独完成的目标。
智能体通常通过三种主要机制进行互动：信息素交流、直接通信和环境感知。信息素交流涉及通过修改环境进行间接通信，例如蚂蚁群落中的信息素踪迹或优化算法中的数字标记。当智能体在本地共享信息时，会发生直接通信，例如机器人将其位置广播给群体中的附近同伴。环境感知允许智能体对共享条件做出反应，例如无人机根据风向调整其飞行路径。例如，在粒子群优化 (PSO) 中，每个“粒子”（智能体）通过将其自身已知的最佳位置与群体的全局最佳位置相结合来更新其速度，从而在探索和利用之间取得平衡。同样，在机器人群中，通过智能体不断感知距离并调整运动来实现避免碰撞。
这些互动的实际应用包括分布式机器人、优化和资源分配。在机器人技术中，群体算法使无人机能够通过共享位置数据和任务分配来协作绘制灾区地图。在软件中，PSO 用于通过基于群体反馈迭代地优化解决方案来优化复杂函数。分布式系统中的负载平衡可以模仿蚂蚁觅食：服务器（智能体）根据当前负载的“类似信息素”的指标重定向流量。这些方法是可扩展的，因为添加更多智能体不需要重新设计系统，并且是稳健的，因为一个智能体的故障不会中断群体。通过专注于本地规则和轻量级通信，开发人员可以设计能够动态适应现实世界复杂性而无需中心化协调的系统。