群体智能通过模拟在自然界中观察到的分散式、自组织群体的集体行为来模仿自然系统，例如鸟群、蚁群或鱼群。 这些系统依赖于个体智能体遵循的简单规则，这些智能体在本地与其环境和彼此交互以产生复杂的全局行为。 群体智能不是由中央控制器指挥每一个动作，而是将决策权分配给许多自主智能体。 这种方法模仿了自然系统如何通过分散的协调来实现效率和适应性，从而实现涌现式问题解决，而无需自上而下的监督。
一个关键的例子是蚁群优化 (ACO) 算法，它复制了蚂蚁如何找到食物的最短路径。 个体蚂蚁在移动时会留下信息素，而其他蚂蚁会跟随信息素浓度较高的路径。 随着时间的推移，较短的路径会积累更多的信息素，从而使蚁群收敛到最佳路径。 类似地，粒子群优化 (PSO) 通过让粒子（代表潜在解决方案）根据自己的经验和群体内已知的最佳位置来调整其轨迹，从而模仿鸟群或鱼群的行为。 这些算法表明，简单的智能体交互（例如遵循梯度或共享本地信息）如何解决复杂的优化问题，就像自然系统平衡探索和利用一样。
开发人员可以应用这些原则来解决技术挑战。 例如，群体机器人技术使用分散式控制来协调无人机或机器人，以执行诸如搜索和救援行动之类的任务，在这种任务中，智能体可以在不依赖中央服务器的情况下适应动态环境。 在网络路由中，受 ACO 启发的算法通过模拟信息素类反馈来优化数据路径。 群体智能的优势在于其可扩展性和鲁棒性：添加更多智能体可以提高性能，即使单个智能体出现故障，系统仍然可以正常运行。 通过利用本地交互和涌现行为，开发人员可以设计出能够处理不确定性、适应变化并以传统集中式方法难以解决的方式解决问题的系统。