AI Agent 通过自动化数据分析、生成可操作的洞察以及实现对复杂场景的自适应响应来增强决策支持系统 (DSS)。它们充当原始数据和人类决策者之间的中介，利用机器学习、基于规则的逻辑和优化算法等技术来简化决策过程。通过处理大型数据集和识别模式，AI Agent 减轻了用户的认知负担，提高了决策的速度和准确性。
AI Agent 支持 DSS 的一个关键方式是通过实时数据处理和场景建模。例如，在供应链管理中，AI Agent 可以分析库存水平、供应商延迟和客户需求，以推荐最佳的补货策略。开发人员可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现这些代理，在历史数据上训练模型，并结合 Drools 等规则引擎来强制执行业务约束。这些代理会随着新数据的到来不断更新其建议，确保决策保持相关性。另一个例子是金融领域的欺诈检测，AI Agent 根据已知欺诈指标评估交易模式，标记异常以便进一步审查，同时通过迭代模型调优来最大限度地减少误报。
AI Agent 还通过从反馈循环中学习来实现自适应决策。例如，在医疗保健 DSS 中，Agent 可能会根据患者数据提出治疗方案，然后根据医生接受或拒绝其建议来完善其建议。开发人员可以使用强化学习（例如 Q-learning）来设计这些 Agent，以优化长期结果。此外，AI Agent 通过 API 或微服务简化了与现有系统的集成，允许 DSS 从数据库、物联网设备或外部 API 中提取数据。一个实际的实现可能涉及一个基于 Python 的 Agent，使用 scikit-learn 进行预测分析，部署为医院 EHR 系统可以查询的 REST 服务。通过抽象复杂性并提供可解释的输出（例如，通过 SHAP 值或决策树），AI Agent 帮助开发人员构建既强大又对最终用户透明的 DSS。