AI 代理的训练是通过算法、数据和迭代优化相结合实现的。该过程通常从定义代理的目标开始，选择一种学习方法（如监督学习、无监督学习或强化学习），并设计一种反馈机制来提高性能。例如，在强化学习 (RL) 中，代理通过与环境交互来学习，对理想的行为接收奖励，并调整其行为以最大化累积奖励。诸如 Q 学习或策略梯度之类的算法用于根据试错法更新代理的决策模型（例如，神经网络）。训练涉及重复运行模拟或现实世界的交互，微调参数以减少错误或随着时间的推移增加奖励。这需要仔细平衡探索（尝试新动作）和利用（利用已知的成功策略）。
训练过程在很大程度上取决于环境和数据。对于基于 RL 的代理，环境通常是模拟的，例如用于训练游戏机器人的游戏引擎或用于机器人的物理模拟器。这些环境提供结构化反馈，允许代理在没有现实世界风险的情况下进行学习。在监督学习场景中，例如训练客户服务聊天机器人，代理依赖于标记的数据集，其中输入-输出对（例如，用户查询和正确响应）用于通过反向传播训练模型。数据质量和多样性至关重要：有偏差或不完整的数据集可能导致泛化能力差。开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现训练循环、优化损失函数和管理学习率等超参数。对于复杂的任务，跨多个 GPU 或 TPU 的分布式训练可以加速实验。
训练后，使用准确率、奖励收敛或任务完成率等指标评估代理。例如，可以在模拟交通场景中测试自动驾驶汽车代理，以测量碰撞率。如果性能不足，开发人员可以通过调整架构（例如，添加层）、细化奖励函数或收集更多数据来调试模型。有时会加入持续学习，在这种情况下，代理会在部署后适应新数据，例如推荐系统根据用户交互进行更新。但是，这需要采取保护措施以防止性能下降。整个过程是迭代的：开发人员循环进行训练、评估和改进，直到代理满足预定义的标准。虽然方法因用例而异，但核心原则仍然是：训练通过系统地接触任务和反馈，将通用模型转换为专用代理。