AI agent 通过结合数据处理、模式识别以及预定义或学习到的规则，无需人工直接干预即可实现自主决策。这些 agent 利用传感器、算法和反馈回路感知环境、分析信息并执行操作。例如，自动驾驶汽车处理摄像头和激光雷达数据以识别行人，然后根据碰撞风险计算决定刹车。这种自主性的核心在于 agent 解释输入、权衡选项以实现目标以及实时选择最优行动的能力。
为了实现这一点，AI agent 依赖于三个关键组件：感知、推理和行动。感知涉及通过传感器（例如摄像头、API 或用户输入）收集数据，并将其转换为结构化格式，如数值向量或语义表示。然后，推理引擎（例如神经网络或基于规则的系统）处理这些数据以生成决策。例如，仓库管理 agent 可能使用强化学习，通过模拟不同的布局并选择最小化检索时间的布局来优化库存放置。最后，行动阶段将决策转化为输出，例如调整机器人的路径或在监控系统中触发警报。这些组件通常通过反馈回路进行协调，agent 评估结果（例如订单交付速度）以改进未来的决策。
然而，自主性需要仔细设计权衡。开发者必须平衡精度（例如，确保医疗诊断 agent 避免误报）和计算效率，尤其是在资源有限的边缘设备上。道德考量，如贷款审批系统中的偏见缓解，也影响决策逻辑。许多 agent 使用混合方法：聊天机器人可以使用意图分类自主处理常规查询，但将复杂问题升级给人类。通过结合确定性规则（例如，“如果温度超过 40°C，则关闭”）和自适应机器学习模型，AI agent 在保持错误防护的同时实现上下文感知的自主性。