群体智能通过建模受自然系统（如蚁群或鸟群）启发的去中心化集体行为，被应用于人工系统。这些系统使用多个遵循局部规则并相互作用或与环境互动的简单智能体，以实现复杂的全局目标。核心思想是协调的智能行为从个体智能体的交互中涌现，而无需集中控制。这种方法对于解决需要可伸缩性、适应性或分布式决策的问题特别有用。
一个常见的应用是优化算法。例如，粒子群优化 (PSO) 算法模拟鸟群的移动，以在搜索空间中寻找最优解。每个“粒子”（智能体）根据自身经验和群体已知的最佳位置调整其位置。PSO 用于工程设计、机器学习超参数调优和金融建模。另一个例子是蚁群优化 (ACO)，它模拟蚂蚁如何利用信息素踪迹找到通往食物的最短路径。ACO 应用于通信网络中的路由、物流（例如配送路线规划）和调度问题。这些算法在传统方法难以应对高维度或动态条件的情况下表现出色。
在机器人领域，群体智能使机器人群体能够协作执行任务，例如环境监测、搜救或仓库自动化。例如，无人机群可以通过将区域划分为多个部分来绘制灾区地图，每架无人机覆盖一个区域，同时共享数据以构建完整图像。类似地，自主仓库机器人可以使用群体原则来协调物品检索而避免碰撞。开发者使用诸如 ROS (Robot Operating System) 之类的框架来实现这些系统，以进行通信和基于本地传感器数据的决策逻辑。挑战包括确保系统的鲁棒性（例如，处理智能体故障）以及设计交互规则以防止意外行为，例如过度拥挤或振荡。在 Gazebo 或 Webots 等模拟环境中进行测试在实际部署之前通常至关重要。