群体智能通过将决策分散到许多简单的、自主的代理中来实现可伸缩性，这些代理无需集中控制即可协同解决问题。这种方法模仿了自然系统，例如蚁群或鸟群，其中个体代理遵循基本规则并在本地互动，以产生复杂、自适应的行为。可伸缩性之所以出现，是因为增加更多代理不需要重新设计系统——相反，分散式结构本身就支持增长。例如，在受蚂蚁觅食启发的路由算法中，每个“蚂蚁”代理独立探索路径，留下虚拟信息素引导其他代理。随着网络的增长，可以添加更多蚂蚁来处理增加的流量，而不会使中央协调器负担过重。
实现可伸缩性的一个关键因素是利用本地互动和自组织。代理基于来自其即时环境或附近同行的有限信息进行操作，从而减少通信开销。这避免了集中式系统在扩展到数千个节点时出现的瓶颈。例如，在群体机器人系统中，机器人可能会遵循诸如“与邻居保持距离”或“朝目标移动”等规则。每个机器人只需要其附近区域的传感器数据，因此增加更多机器人不需要全局同步。类似地，粒子群优化（PSO）在优化任务中具有良好的可伸缩性，因为每个粒子根据其自身经验和最近邻居的经验调整其轨迹，而不是基于整个群体的经验。这种本地化的决策制定使得系统能够高效地处理更大的问题空间。
另一个方面是容错性和适应性。群体系统自然能够处理代理故障或动态环境，这对于实际应用中的可伸缩性至关重要。如果某些代理发生故障或新的代理加入，集体行为会持续存在，因为没有单点故障。例如，在分布式传感器网络中，使用受群体启发的算法的节点可以在传感器故障时重新路由数据，而无需手动干预。类似地，受群体原理启发的云自动伸缩系统可以通过让每个服务器根据本地负载和对等通信独立调整其资源使用来在服务器之间分配工作负载。这种分散式的适应性确保系统在不同需求下平稳地进行伸缩，使其在大型、不断发展的基础设施中具有鲁棒性。