群体智能通过利用受自然系统（如蚂蚁群体或鸟群）启发的去中心化、自组织行为，在大规模网络中实现扩展。每个节点（或代理）遵循简单的规则并在本地互动，使系统能够在没有中心化控制的情况下集体适应。这种方法避免了瓶颈，因为决策来自于分布式互动而不是单一故障点。例如，在一个机器人集群中，每个机器人根据附近的同伴调整路径，即使网络规模增长，也能让群体高效地避开障碍物。可扩展性来自于并行性：增加更多代理会提高系统同时处理信息或任务的能力。
然而，扩展也带来了挑战。随着更多代理的加入，通信开销会增加，可能导致延迟或拥塞。为了缓解这个问题，群体系统通常使用轻量级协议，例如 Gossip 算法，代理与一部分邻居共享数据，而不是广播给所有代理。例如，在传感器网络中，节点可以通过短程无线电信号传播关键数据，从而减少能耗和网络负载。另一个挑战是保持一致性：随着网络的扩展，确保代理朝向共同目标协调一致，需要平衡本地决策和全局目标。静默协作（通过环境信号进行间接协调，例如路由协议中的数字“信息素”）等技术有助于代理在没有直接通信的情况下进行适应。
在大型网络中实现群体智能的开发者必须优先考虑高效通信和容错能力。将网络划分为集群或使用分层结构可以减少开销——例如，将无人机群分为子群执行区域任务。消息代理（例如 RabbitMQ）或分布式流处理平台（例如 Apache Kafka）等工具可以大规模管理代理交互。实际应用包括物联网网络，其中设备协同优化能耗，或使用蚁群算法动态路由流量的内容分发网络。通过设计代理以最小依赖关系运行并利用概率决策，群体系统可以有效扩展，同时对节点故障或网络分裂保持弹性。