群体智能模拟了蚁群或鸟群等系统中的集体行为，尽管其在去中心化解决问题方面具有优势，但也存在明显的局限性。一个关键挑战是涌现行为的不可预测性。由于群体系统依赖于简单代理之间的局部交互，因此难以预测或控制全局结果。例如，为协同搜索而设计的无人机群可能会由于轻微的规则冲突而产生意想不到的运动模式，从而导致效率低下或碰撞。调试此类问题很复杂，因为没有可以检查的中心化逻辑——问题源于分布式交互。开发人员必须依靠模拟或迭代测试来识别缺陷，这可能既耗时又容易出错。
另一个局限性是可扩展性。虽然群体算法通常在小群体中表现良好，但增加代理数量会导致通信瓶颈或资源争用。例如，在使用蚁群算法的网络路由系统中，添加更多“蚂蚁”代理来探索路径可能会使网络因路由消息过多而过载，从而降低系统速度而不是优化它。同样，在机器人技术中，由于代理间通信的延迟，大型群体可能难以实时协调。这迫使开发人员在群体规模和性能之间进行权衡，通常需要针对特定用例进行自定义优化，而这些优化可能无法很好地推广。
最后，群体智能可能会在动态或复杂的环境中产生次优解决方案。根据局部规则运行的代理可能会收敛于“足够好”的解决方案，但会错过全局最优结果。例如，仓库机器人群可能会有效地将物品聚集在静态布局中，但当货架位置发生变化时，无法快速适应。此外，群体系统通常缺乏确定任务优先级或处理冲突目标的机制，这可能导致效率低下。资源消耗是另一个问题：即使简单的代理逻辑，当乘以数千个实例时，也会耗尽计算资源。这些局限性突出了需要仔细设计、采用混合方法（例如，将群体逻辑与集中式监督相结合）以及进行严格的测试，以平衡灵活性和可靠性。