群智能通过将基于规则的行为和自适应机制整合到个体代理的去中心化决策中来处理约束。受到蚂蚁群或鸟群等自然系统的启发，这些算法将约束直接嵌入到代理交互或环境反馈中。例如，在蚁群优化 (ACO) 中，通过修改信息素更新规则来强制执行路由问题中的路径有效性等约束——蚂蚁通过不在无效路径上沉积信息素来避免无效路径。同样，粒子群优化 (PSO) 应用速度钳制或边界条件来使粒子保持在定义的解决方案空间内。这确保了代理只探索可行区域，而无需集中强制执行。
群系统中的代理也会动态适应不断变化的约束。例如，在负责避开障碍物的机器人群中，单个机器人可能会根据本地传感器数据调整其移动规则，从而在整个群体中传播具有约束意识的行为。强化学习技术可以与群算法相结合，以惩罚违反约束的代理，从而引导集体走向有效的解决方案。在资源有限的优化问题中，代理可能会共享关于剩余容量的信息，从而触发搜索模式的集体转变。一个实际的例子是无人机群中的任务分配，其中电池寿命约束通过基于相邻无人机报告的实时能量水平重新分配工作负载来管理。
最后，群智能利用涌现行为来间接满足复杂的约束。系统不是对每个规则进行硬编码，而是依靠代理交互来围绕限制进行自我组织。例如，在交通优化中，车辆代理遵守避免碰撞规则和速度限制自然会减少拥堵。在供应链物流中，基于群体的算法通过允许代理根据接近度和紧迫性来优先处理任务，从而平衡交货期限和车辆容量。这些去中心化的方法避免了集中式约束求解器的计算开销，同时保持了可扩展性。开发人员可以通过设计将约束编码为决策逻辑一部分的代理规则来实现此类系统，从而使群体能够在预定义的边界内有机地探索解决方案。