群体智能通过将决策分散到许多简单、自主的智能体中来确保鲁棒性，这些智能体能够集体适应动态条件。每个智能体遵循局部规则，而不是依赖于中央控制器，这使得系统即使在单个组件发生故障或环境变化时也能保持功能。这种方法减少了单点故障，并实现了自愈行为，使系统能够抵御中断。
一个关键因素是冗余和去中心化协调。例如，在蚁群中，单个蚂蚁遵循基本规则，如沿着信息素轨迹前进。如果路径被阻塞，蚂蚁会通过试错快速找到替代路径，无需集中管理即可重新规划路线。类似地，在受群体原则启发的分布式计算系统中，负载均衡等任务可以通过节点进行局部决策来管理（例如，与邻近节点共享工作负载）。如果一个节点发生故障，其他节点会自动接管其任务，防止系统范围的崩溃。这种冗余确保了任何单个智能体的故障不会损害整个系统。
另一方面是通过局部互动实现的适应性。群体系统使用反馈回路，智能体根据周围环境调整其行为。例如，在用于搜救行动的机器人群体中，机器人会交流距离数据以避免碰撞并有效覆盖区域。如果某些机器人发生故障，剩余的单元会重新组织以填补空白。开发者在粒子群优化等算法中实现了类似的逻辑，其中解决方案通过迭代的、分布式的调整来演进。通过避免僵化的层级结构并支持涌现式的问题解决，群体系统能够动态响应变化——无论是硬件故障、网络问题还是目标转移——同时保持整体稳定性。这种简单性、冗余性和适应性的结合使得基于群体的系统天生具有鲁棒性。