AI 智能体通过在去中心化系统中进行协调来使用群体智能，其中各个智能体遵循简单的规则来实现复杂的集体行为。受到蚂蚁群体或鸟群等自然系统的启发，这些智能体的运行无需中央控制。相反，它们在本地进行交互，共享信息或根据邻居的行为调整其行动。这种方法使 AI 智能体群体能够解决单个智能体或集中管理系统难以解决的问题。例如，在机器人技术中，一群无人机可以通过划分任务和共享位置数据来协作绘制区域地图，而无需中央协调员。
群体智能的一个关键机制是信息素（stigmergy）——通过环境变化进行的间接通信。 AI 智能体修改其环境，而其他智能体则对这些修改做出反应。例如，在路线规划等优化任务中，智能体可能会“标记”路径（例如，虚拟信息素）以指示交通或效率。粒子群优化 (PSO) 是一种特定的算法，其中智能体（粒子）探索解决方案空间，并根据自己的最佳解决方案和群体的全局最佳解决方案来调整其路径。这模仿了鸟类或鱼类如何根据群体行为调整其运动。另一个例子是分布式机器学习，其中智能体训练本地模型并共享更新，从而使群体无需暴露原始数据即可收敛到全局模型。
群体智能提供可扩展性和鲁棒性，因为添加更多智能体不需要重新设计系统。它也具有容错性——如果一个智能体出现故障，其他智能体会进行补偿。然而，挑战包括平衡探索（尝试新的解决方案）和利用（改进已知的解决方案）并避免局部最优。开发人员必须仔细设计智能体规则；过于简单的规则可能会导致效率低下，而过于复杂的规则可能会抵消去中心化的好处。例如，在仓库自动化系统中，使用群体逻辑的机器人可以有效地对包裹进行排序，但如果规则没有考虑动态障碍物，则可能会遇到困难。通过利用简单交互产生的涌现行为，群体智能能够为分布式问题提供灵活、自适应的解决方案。