群体智能是去中心化系统中观察到的一种集体行为，其中简单的智能体群体通过局部互动产生智能的全局模式。它受到蚁群、鸟群或蜂群等自然系统的启发，展示了如何在没有集中控制的情况下涌现出协调一致的结果。每个智能体遵循基本规则，例如与邻居保持距离或朝着目标移动，它们的组合行动可以解决复杂问题。例如，蚂蚁利用信息素路径找到通往食物的最短路径，这个过程依赖于个体决策而不是中央“管理者”。这种方法与传统的自顶向下算法形成对比，提供了适应性和弹性，因为即使某些智能体发生故障，系统也能进行调整。
开发者可以通过粒子群优化 (PSO) 和蚁群优化 (ACO) 等算法应用群体智能。PSO 模拟鸟群行为来解决优化问题：“粒子”（候选解）根据自身的经验和群体已知最佳位置调整其路径。这对于调整机器学习超参数或优化供应链非常有用。ACO 受蚂蚁觅食启发，使用模拟信息素在网络中寻找最优路径，例如高效地规划配送卡车的路线。另一个例子是机器人技术：无人机群可以通过共享本地传感器数据协同绘制灾区地图，而无需中央控制器。这些方法在预定义规则可能失效的动态环境中表现出色，因此对于交通管理或分布式传感器网络等任务非常有用。
然而，群体系统也带来挑战。如果智能体之间的通信变得过于复杂，可扩展性可能会成为问题，导致效率低下。例如，设计不当的 PSO 可能会因为粒子过快收敛到次优解而停滞不前。测试也更困难，因为涌现行为并非总是可预测的——适用于 10 个机器人的规则可能在 100 个机器人时失效。开发者必须平衡探索（尝试新解决方案）和利用（改进已知解决方案），并严格模拟场景。数字孪生或基于智能体的建模框架（例如 NetLogo）等工具有助于在部署前进行规则原型设计。通过理解这些权衡，开发者可以利用群体智能在自动化、物流和 AI 等领域构建稳健的去中心化解决方案。