群集智能通过将任务分配给大量简单、自主的代理来处理大规模问题。这些代理遵循本地规则并与其环境互动。这些系统不依赖集中式控制器，而是通过允许单个代理基于有限信息做出决策来实现扩展，从而为复杂的挑战提供高效的解决方案。这种方法在问题具有动态性、分散性或需要适应性的场景中尤其有效。
群集智能的一个主要优势是其通过并行性处理可伸缩性的能力。例如，在电信网络路由等优化任务中，受蚁群启发的算法模拟“蚂蚁”留下信息素痕迹来寻找最短路径。每个代理探索问题空间的一小部分，它们的集体行为会在不需要全局地图的情况下收敛于最优路径。类似地，仓储自动化中的机器人群集将库存分类等任务分配给数百个机器人。每个机器人使用基本的避碰和寻路规则，使得系统能够随着仓库的增长无缝扩展。开发人员可以使用基于代理的框架（如 NetLogo 或 Python 的 Mesa）来模拟交互，然后再进行部署。
另一个优势是鲁棒性和适应性。群集系统缺乏单一故障点，因此对中断具有弹性。例如，在监控环境数据的传感器网络中，如果一个节点发生故障，相邻节点会自动重新分配工作负载。这种自组织是通过群体算法等规则实现的，其中代理根据附近的同伴调整其行为。在交通管理中，基于群集的模拟通过让每个“汽车”代理优先考虑局部拥堵数据来动态重新规划车辆路线，从而在没有集中控制的情况下避免瓶颈。开发人员可以使用去中心化协议（如 Gossip 算法）来实现这些原则，以确保系统能够实时适应。
最后，群集智能降低了计算开销。通过避免复杂的全局计算，它最大限度地减少了资源使用。例如，分布式服务器场中的负载均衡可以使用群集启发的规则：每个服务器节点与其邻居共享工作负载数据，并根据简单阈值卸载任务。这避免了集中式调度程序的延迟。同样，机器学习中的进化算法通过将每个试验视为探索解决方案空间的代理来优化超参数。这些方法在将解决方案部署到处理能力有限的边缘设备时特别有用，因为它们优先考虑本地决策而非繁重的协调。