群体智能通过将任务和决策分散给大量遵循简单规则的自主智能体（如机器人、节点或算法）来确保容错性。系统不依赖中央控制器，而是通过本地交互和集体行为运作。如果单个智能体失败或行为异常，群体会通过围绕剩余成员进行重组来适应，从而保持整体功能。这种方法避免了单点故障，即使系统部分受损也能实现弹性。
一个关键机制是冗余。在群体系统中，多个智能体通常能够执行相同的任务。例如，在负责仓库库存的机器人群体中，如果一个机器人发生故障，其他机器人可以立即接管其职责，因为它们拥有相同的目标和通信协议。类似地，在分布式计算中，受群体启发的算法，如蚁群优化算法，通过多条路径路由数据。如果一个节点发生故障，算法会根据相邻节点的反馈动态地重新路由流量，从而确保服务不中断。这种冗余不是静态的；智能体会根据实时情况不断调整其行为，从而防止级联故障。
另一个因素是自组织。群体系统使用去中心化的规则来适应变化，而无需自上而下的协调。例如，在模仿群体行为的对等网络中，当对等节点离线时，节点会自动重新分配数据。这是通过八卦协议（gossip）或流行病传播（epidemic dissemination）等协议实现的，其中节点会定期与邻居共享状态信息。开发者可以通过设计无状态服务，使其在实例失败时自动伸缩或重新路由请求，从而在微服务架构中实现类似的容错性。由于没有单个组件控制系统，故障是局部的，并且恢复是有机发生的。这使得基于群体的系统在不可预测的环境中具有内在的鲁棒性。