群体智能通过使简单代理的去中心化系统能够动态地处理和适应传入的信息来处理实时数据。每个代理使用局部规则独立运行，与邻居共享有限的数据，并在新输入到达时集体调整行为。这种方法避免了依赖中央控制器，从而减少了瓶颈并允许系统有效地扩展。代理根据实时反馈不断更新其决策，确保系统保持对变化的响应，而无需全局协调。
例如，在交通管理中，基于群体的系统可以优化自动驾驶汽车的路线。每辆车（充当代理）通过短距离通信与附近的车辆共享其速度和位置。随着拥堵发生，代理使用本地数据重新规划自己的路线，像蚂蚁根据信息素轨迹调整路径一样，通过群体传播更新。另一个用例是分布式传感器网络监控环境条件。传感器充当代理，检测温度或污染峰值，并通过实时交叉引用附近读数来协同改进数据准确性。这些场景突出了群体系统如何平衡自主性和协作性，以有效地处理实时数据流。
关键挑战包括管理通信延迟和确保一致性。由于代理在本地做出决策，因此过时或冲突的数据可能导致次优结果。诸如时间戳更新或概率模型之类的技术可帮助代理优先处理最新数据。例如，粒子群优化（一种常见的算法）在调整代理轨迹时会更重视最近的反馈。开发人员可以使用轻量级协议（例如，用于消息传递的 MQTT）和无状态代理来实现此类系统，以最大程度地减少延迟。通过专注于模块化设计和高效的数据传播，群体智能为需要在规模上具有适应性的实时应用程序提供了一个强大的框架。