AI代理通过模仿社会生物（如蚂蚁、蜜蜂或鸟群）的集体行为，利用群体智能来解决复杂问题。这种方法利用个体代理的简单行为创造出高效且协调的群体行动。每个代理遵循基本规则，并与环境中的其他代理进行互动，从而产生出智能模式，帮助处理优化、路径规划和资源分配等任务。通过利用分散控制和协作，群体智能使得AI系统能够迅速适应变化的环境，而无需集中决策。
群体智能在AI中的一个具体例子是粒子群优化（PSO）。该算法模拟一组粒子，每个粒子代表一个潜在的解决方案。这些粒子在解空间中移动，基于自身的经验和邻居的经验调整其位置。当它们分享关于解决方案质量的信息时，经过一段时间，群体会逐渐趋向于最优解决方案。PSO被广泛用于机器学习模型中的超参数调整任务，在这些任务中，高效地搜索参数空间对性能至关重要。
另一个例子是在机器人技术中使用群体智能，例如无人机群。在这些系统中，个体无人机根据简单规则操作，比如避免碰撞和保持队形。当一组无人机被要求搜索一个区域或递送包裹时，它们可以高效地覆盖空间，协调运动，并实时应对障碍物。这种分散的方法不仅增强了系统的鲁棒性，还减少了对每个个体代理复杂编程的需求，从而允许更动态和灵活的操作。