通信是蜂群智能的支柱，它使去中心化的智能体能够协调并共同解决问题。在蜂群系统中，单个智能体（如机器人、无人机或软件智能体）缺乏中央控制器，因此它们依赖于本地交互来共享信息并适应动态环境。例如，蚂蚁使用信息素轨迹引导群落成员找到食物来源，而鸟群则根据邻居的移动调整飞行模式。类似地，在无人机蜂群等工程系统中，通信使智能体能够分配任务、避免碰撞并保持队形。如果没有有效的通信，蜂群就无法自组织或高效地应对变化。
蜂群通信通常有两种形式：直接通信和间接通信。直接通信涉及显式的数据交换，例如机器人向附近的同伴广播它们的位置或传感器读数。例如，在仓库机器人蜂群中，智能体可能通过 Wi-Fi 分享库存更新以优化路径查找。间接通信，或称环境耦合（stigmergy），涉及修改环境以影响其他智能体的行为。一个经典的例子是蚁群优化算法，其中代码中的虚拟“信息素”引导智能体在路由问题中找到最优路径。这两种方法都平衡了简单性和可伸缩性——智能体遵循最少的规则，但集体行为是在重复交互中产生的。开发人员在实现蜂群系统时必须选择符合问题约束的通信方法，例如带宽限制或对实时响应的需求。
然而，蜂群系统中的通信也带来了挑战。用过多的消息使智能体过载可能会导致瓶颈，尤其是在大规模部署中。例如，管理灾难救援的无人机蜂群如果太多智能体同时广播数据，可能会遇到困难。开发人员必须设计能够优先处理关键信息（例如障碍物警报）并最大程度减少冗余的协议。诸如流言协议（gossip protocols）或基于梯度的消息传递（数据根据紧急程度传播）等技术有助于管理这个问题。此外，通信故障——如丢包或传感器噪声——需要内置冗余，例如允许智能体从邻居那里推断缺失数据。通过理解这些权衡，开发人员可以创建平衡效率、可靠性和适应性的健壮蜂群系统。