AI 智能体通过将结果与预定义的目标或指标进行比较，并使用反馈循环来调整未来的行为，从而评估其行为的结果。这个过程通常包括三个组成部分：奖励函数（或目标指标）、关于行为效果的数据收集，以及确定结果是否符合预期的分析。例如，强化学习智能体可能会根据其行为与目标的接近程度来计算奖励信号，而推荐系统可以通过用户参与度指标（如点击率）来衡量成功与否。评估机制通常嵌入在智能体的设计中，以确保它可以随着时间的推移不断改进。
具体的评估方法取决于智能体的架构。在强化学习 (RL) 中，智能体通过最大化累积奖励来学习，这需要模拟行为并观察其长期后果。例如，基于 RL 的游戏智能体可能会通过预测下一步行动是否会导向胜利来评估某个动作。相比之下，监督学习 智能体依赖于标记的数据集来比较预测输出与真实情况。例如，垃圾邮件过滤器通过检查它正确标记为垃圾邮件或非垃圾邮件的电子邮件数量来评估其分类准确性。混合方法，如模仿学习，将这些方法结合起来——自动驾驶智能体可能模仿人类行为（监督），同时优化平稳转向（基于奖励）。
在现实场景中会出现实际挑战。智能体必须处理部分可观察性（例如，机器人使用有限的传感器数据进行导航）和延迟反馈（例如，广告推荐系统等待数天来衡量购买结果）。为了解决这个问题，开发人员通常会实施诸如基于模型的评估之类的技术，其中智能体使用简化的内部模型来预测行动之前的结果。例如，仓库机器人可能会在执行路径决策之前模拟该决策以避免碰撞。此外，智能体可以使用多目标优化来平衡冲突的目标——交付路线 AI 可能会权衡速度和燃油效率。定期监控和更新评估指标至关重要，因为当环境变化时，静态目标可能会导致次优行为。