农业中的群集智能是指分散式系统，其中多个自主设备（例如无人机或机器人）协同工作，以比单个单元更有效地执行任务。 这种方法模仿了蚁群或鸟群等自然系统，在这些系统中，集体行为源于智能体之间的简单交互。 在农业中，基于群集系统的应用包括监测、资源管理和精准任务，利用实时数据共享和自适应决策来改善结果。
一个关键应用是作物监测和分析。 配备摄像头和传感器的无人机或地面机器人群可以并行扫描大片田地，识别养分缺乏、害虫或灌溉问题等问题。 例如，无人机群可能会将田地划分为多个区域，每架无人机捕获高分辨率图像。 使用粒子群优化等算法，无人机群会动态调整其飞行路径，以优先处理存在异常的区域。 数据经过汇总，以创建统一的健康状况图，使农民能够有针对性地进行干预。 欧盟的 SAGA 群集机器人等项目已经测试了这种方法在葡萄园中的应用，无人机通过分析光谱数据来及早发现真菌感染。
另一个领域是精准资源输送。 群集机器人技术能够精准地施用肥料、农药或水。 小型农业机器人（例如康奈尔大学开发的 TerraSentia 单元）可以协同导航作物行。 这些机器人使用本地通信（例如 Zigbee 或 LoRa）共享位置和任务数据，以避免重复。 例如，无人机群可能仅在传感器检测到有害生物活动时才分配农药，与全面喷洒相比，从而减少高达 60% 的化学品使用量。 同样，灌溉机器人可以根据来自无人机群的土壤湿度数据实时优化水流量，防止过度浇水。
最后，群集智能有助于自主种植和收获。 瓦赫宁根大学的研究人员测试了一队并行工作的小型种植机器人，根据土壤条件调整种子间距。 这些机器人使用领导者-跟随者模型：中央单元分配任务，而其他单元则自行组织以避免碰撞。 这种可扩展性允许农民在旺季部署更多单元，而无需复杂的协调。 同样，基于群集的收割机（例如在草莓农场中测试的收割机）使用计算机视觉来识别成熟的水果并协调采摘路径，从而降低了人工成本。 这些系统依赖于轻量级共识算法来平衡效率和稳健性，确保即使单个单元出现故障也能完成任务。