协作是群体智能系统通过简单、去中心化的智能体集体行为解决复杂问题的核心机制。在群体智能中，个体智能体——如机器人、算法或模拟粒子——遵循基本规则，并与环境和邻居进行局部交互。这些交互在许多智能体之间进行时，会产生比任何单个智能体单独实现更复杂的涌现的全局行为。例如，蚁群通过留下信息素踪迹来优化觅食路径，而鸟群则通过同步运动来躲避捕食者。协作确保系统动态适应，在探索与利用之间取得平衡，并在不依赖中心控制器的情况下实现弹性。
从技术角度来看，群体智能中的协作依赖于定义智能体如何共享信息和调整行动的算法。在粒子群优化（PSO）中，每个“粒子”代表优化问题的潜在解决方案。粒子通过结合自己的已知最佳位置和附近粒子发现的最佳位置来调整其轨迹。类似地，蚁群优化（ACO）使用虚拟信息素来引导智能体在路由或调度任务中找到最佳路径。这些算法在设计上避免了中心化决策，从而减少了瓶颈并允许系统扩展。实施此类系统的开发者通常专注于调整参数，如通信范围、交互频率，或随机探索与遵循群体信号之间的平衡，以确保有效的协作。
实际应用突显了协作的实际作用。在机器人学中，无人机群协同合作绘制灾区地图，通过将区域划分为扇区并共享位置数据来避免遗漏或重叠。在物流领域，配送车队使用受群体启发设计的路由算法，根据其他车辆的交通更新动态调整路线。开发者面临的一个关键挑战是确保智能体在不发生冲突的情况下进行协作——例如，防止机器人重复任务或网络带宽过载。解决方案通常涉及轻量级通信协议（例如，环境留迹性，即智能体修改环境以供其他智能体感知）或共识算法来解决冲突。通过优先考虑协作，群体系统实现了灵活性和容错性，使其非常适合中心化控制不切实际的场景，例如分布式传感器网络或去中心化 AI 训练管道。