实施群体智能面临若干挑战，主要集中在协调、可扩展性和现实世界的不确定性。群体系统依赖于通过简单规则交互的去中心化代理（例如，机器人、算法）来实现复杂的群体行为。但是，设计这些规则以在各种情况下可靠地工作是困难的。例如，确保单个代理在集体追求目标（如无人机协调城市中的包裹递送）时避免碰撞，需要平衡本地决策与全局目标。错误的规则可能导致效率低下，例如代理陷入循环或无法在优先级转移时进行调整。
另一个挑战是可扩展性和计算开销。随着代理数量的增加，它们之间的通信和同步呈指数级增长。例如，一个由 100 个机器人组成的群体共享位置数据可能需要每个代理每秒处理数千条消息，从而使网络带宽和处理能力紧张。像蚁群优化这样的算法，模拟用于寻路的信息素踪迹，当扩展到交通管理等现实世界的应用时，计算成本会变得很高。此外，物理系统（例如，自动驾驶车辆）中的实时约束要求低延迟决策，而随着群体规模的增长，这种保证变得越来越困难。
最后，现实世界的环境引入了模拟通常无法捕获的不确定性。例如，在田野中导航的一群农业机器人必须处理不平坦的地形、天气变化或传感器错误——这些问题可能不会出现在受控测试中。在没有集中控制的情况下动态地调整群体行为以适应这些条件需要强大的错误处理和冗余。测试和验证此类系统也很耗时，因为边缘情况（例如，发生故障的代理扰乱群体）难以预测。开发人员必须构建容错能力，例如允许代理在同伴失败时自动重新分配任务，同时确保系统在压力下保持稳定。