AI 智能体通过结合鲁棒设计、持续适应和主动防御机制来处理对抗环境。 对抗环境涉及智能体面临蓄意误导、利用或破坏其决策的场景，例如网络安全、竞争性游戏或垃圾邮件检测。 为了应对这些挑战，开发人员实施了对抗训练、异常检测和决策逻辑冗余等策略，以确保智能体即使在受到攻击时也能保持有效。
一种常见的方法是对抗训练，即在学习阶段将智能体暴露于被操纵的输入。 例如，在图像分类中，模型接受故意扭曲或嘈杂的图像的训练，以提高对输入篡改的抵抗力。 同样，在网络安全中，AI 系统模拟对抗性网络流量或恶意软件混淆等攻击，以学习防御模式。 生成对抗网络 (GAN) 等技术也用于生成逼真的对抗示例，帮助智能体识别和拒绝现实场景中的恶意输入。 这种方法确保智能体的底层算法能够抵御已知的攻击向量。
除了训练之外，AI 智能体还采用实时监控和自适应响应系统。 例如，欺诈检测系统使用异常检测来标记异常交易模式，然后根据不断演变的威胁动态调整风险阈值。 在多智能体环境中（例如自动驾驶汽车在驾驶环境恶劣的情况下导航），智能体会将传感器冗余（例如，激光雷达、摄像头）与概率模型相结合，以验证输入并做出安全决策。 一些系统还使用博弈论来预测对抗行为，例如竞争性游戏中的强化学习智能体，它们会预测对手的策略。 这些防御层使 AI 智能体即使在对手积极尝试破坏它们时也能保持功能。