设计群体智能系统需要平衡相互竞争的优先级，以实现有效的集体行为。核心权衡通常围绕可扩展性与控制、简单性与适应性以及集中式与分散式决策。每个选择都会影响系统在实际场景中的表现以及开发人员如何管理复杂性。
首先，可扩展性通常与精确控制的需求相冲突。群体系统擅长处理大量简单的代理（例如，无人机、机器人或软件节点），但是添加更多代理会增加通信开销和协调挑战。例如，一个负责区域监视的无人机群可以通过增加单元来很好地扩展，但是随着组的增长，管理避碰或任务分配变得更加困难。开发人员可以使用本地交互规则（例如，蚁群寻路）来降低协调成本，但这会限制系统处理全局优化任务的能力。平衡这些需要仔细调整——例如限制代理之间的通信范围或使用概率决策来防止瓶颈。
其次，保持单个代理的简单性可以提高鲁棒性，但会牺牲适应性。例如，一群遵循基本“跟随领导者”规则的仓库机器人可以在最少的计算量下可靠地运行。但是，如果意外的障碍物挡住了所有领导者，则群体可能会失败，因为代理缺乏切换策略的智能。相反，赋予代理更多的决策自主权（例如，使用强化学习）可以使它们适应动态环境，但会引入复杂性、更高的资源使用率以及出现不稳定行为的可能性。这种权衡迫使开发人员决定在每个代理中嵌入多少“智能”，而不是依赖于涌现的群体行为。
最后，分散化提高了容错能力，但使同步复杂化。完全分散的群体（例如，检测野火的传感器网络）没有单点故障，但是就数据聚合等任务达成共识可能会很慢。集中式元素（如协调器节点）可以加快决策速度，但会造成漏洞——如果协调器发生故障，则群体将停止。混合方法，例如选举临时领导者或将群体划分为子组，可以缓解这种情况，但它们增加了必须针对极端情况进行测试的逻辑层。开发人员必须根据系统的目的来权衡可靠性与响应速度——灾难恢复可能会优先考虑分散化，而交付车队可以容忍有限的中央控制以提高效率。