Ptaki nie mają wiedzy o tym, jak wygląda cała struktura poruszającego się stada, ale na bieżąco reagują na zmiany położenia swoich sąsiadów tak, aby się nie zderzyć i aby podążać za grupą. Agent jest zdefiniowany jako jednostka, osobnik lub obiekt, opisany prostymi regułami zachowań, które pozwalają mu na interakcję ze środowiskiem i innymi osobnikami w modelu. Modele agentowe są wzorowane na mechanice obserwowanej pomiędzy osobnikami w naturalnie występujących systemach (np. oddziaływaniach pomiędzy poruszającymi się zwierzętami), a do ich zdefiniowania potrzebnych jest jedynie kilka założeń:
Autonomia osobników - każdy z osobników lub obiektów uwzględnionych w modelu wykazuje autonomię pod względem zachowań i może reagować na bodźce płynące od innych osobników i ze środowiska. Algorytm w każdej iteracji uwzględnia reakcje każdego z agentów osobno. Lokalne interakcje - każdy agent jest w stanie reagować wyłącznie na bodźce znajdujące się w jego bezpośrednim otoczeniu. Interakcje osobników umieszczonych w oddalonym miejscu w przestrzeni nie mają bezpośredniego wpływu na zachowanie tego agenta.