"群体智能在群体系统中指的是一组简单代理共同协作，解决单个代理难以或无法单独处理的问题或做出决策的能力。这个概念在机器人技术、人工智能和数据科学等领域特别相关，其中个体代理通常具有有限的能力，但能够相互作用和协作以实现更大的目标。群体行为源于代理之间的局部互动，导致复杂和适应性的结果，例如导航、资源分配和任务完成。
群体系统中一个常见的群体智能示例可以在自然界中观察到，特别是在社会性昆虫如蚂蚁或蜜蜂的行为中。例如，蚂蚁利用信息素足迹作为通信的一种形式，引导其他蚂蚁找到食物来源。每只蚂蚁根据局部信息做出决策，例如现有信息素的浓度。随着时间的推移，信息素浓度较高的路径会得到加强，指引群体到达最佳资源。这种自组织行为可以为开发者为机器人群体或去中心化网络创建的算法提供启示，使它们能够优化路线或有效地分配任务，而不需要中央控制器。
在软件和算法应用中，群体智能也可以在神经网络或推荐系统中的协同过滤等系统中得到体现。例如，在协同过滤中，多个用户的偏好结合形成对用户可能喜欢的内容的更准确预测。在这里，个体评分有助于整体模型的智能，类似于简单代理在群体中协同工作的方式。通过利用许多用户的集体输入，系统能够做出比任何单个用户能达到的更好的推荐，反映出群体系统中群体智能的基本原则。"