AI Agent 通过充当中介来赋能对话式 AI，它们处理用户输入、理解意图并生成符合上下文的适当响应。这些 Agent 依赖自然语言处理（NLP）来解析文本或语音，识别诸如实体和用户目标等关键要素，并将其映射到预定义的行动或响应。例如，当用户询问聊天机器人“东京的天气怎么样？”时，Agent 会分解查询，识别“天气”为意图，“东京”为位置，然后检索并提供相关数据。这个过程结合了语言理解、决策和响应生成，以模拟人类互动。
一个关键组成部分是 Agent 管理上下文和维持对话连续性的能力。对话式 AI Agent 会跟踪用户偏好、会话历史和对话状态等变量，以确保交流的连贯性。例如，如果用户在询问完东京的天气后，接着问“明天的天气预报怎么样？”，Agent 会保留位置上下文以提供准确的后续回答。这通常通过使用会话存储或数据库来存储临时数据来实现。此外，Agent 通过 API 与外部系统集成，以获取实时信息（例如天气 API）或触发操作（例如预订）。这些集成扩展了其功能，超越了静态响应，实现了动态问题解决。
最后，AI Agent 通过反馈循环和迭代训练随着时间推移而改进。开发者使用包含各种对话的数据集来训练模型，以处理措辞、俚语或拼写错误的变体。例如，使用历史聊天记录训练客服机器人可以帮助它识别不同用户表达中的常见问题，如“重置密码”或“取消订阅”。Agent 还可以利用强化学习，通过对互动质量评分来让系统完善其策略。这种适应性确保 Agent 随用户需求而演进，平衡预定义规则和学习到的模式，有效处理日常任务和边缘情况。