AI 智能体通过预训练知识、动态学习技术和迭代反馈机制相结合来适应新环境。 在其核心，这些智能体依赖于旨在根据环境输入调整其行为的算法，通常使用诸如强化学习、迁移学习或在线学习之类的方法。 例如，在模拟仓库中训练以导航货架的智能体可以通过重新校准传感器输入或调整运动模式以适应物理障碍物来适应真实世界的仓库。 这种适应性取决于智能体识别模式、更新其内部模型以及优先执行使任务完成或错误减少等成功指标最大化的动作的能力。
一种常见的方法是迁移学习，其中智能体利用来自源环境的知识来引导新环境中的学习。 例如，在受控实验室环境中训练的机器人吸尘器可以通过使用真实世界数据微调其神经网络，将其避障策略推广到杂乱的家庭环境。 开发人员通常通过冻结神经网络的早期层（捕获诸如边缘或形状之类的通用特征）并在新数据上重新训练后面的层来实现这一点。 另一种方法是探索性强化学习，其中智能体在新环境中尝试不同的动作以发现最佳行为。 例如，送货无人机可能会通过探索替代路线并根据能量效率或交货时间等奖励信号更新其策略来调整其飞行路径以响应意外的阵风模式。
适应性还取决于模块化架构和元学习。 模块化系统允许智能体交换组件（例如，感知模块或决策逻辑），而无需彻底修改整个系统。 例如，自动驾驶汽车可以通过更新其感知模块同时保留其现有的控制算法来集成新的传感器。 元学习更进一步，通过训练智能体“学习如何学习”，从而能够以最少的数据更快地适应。 在多种语言上训练的聊天机器人可以使用元学习通过识别来自小样本的语言模式来快速适应新的方言。 这些策略与实时反馈循环（例如，人工回路校正）相结合，可确保 AI 智能体随着环境的发展保持灵活性和有效性。