AI 智能体通过结合算法决策、环境建模和迭代学习来处理复杂的模拟。 这些智能体依赖于预定义的规则、机器学习模型或混合方法来处理模拟数据、预测结果并调整其行为。 例如，在基于物理的模拟中，AI 智能体可能会使用强化学习来优化动作（例如平衡虚拟机器人），方法是反复测试策略并从反馈中学习。 核心优势在于它们能够处理大量状态数据，计算可能的后续步骤，并选择能够最大化预定义目标（如效率或准确性）的行动。
一个关键方面是智能体与模拟环境的交互。 开发人员通常会将智能体设计为将复杂任务分解为可管理的子问题。 例如，在交通模拟中，控制自动驾驶汽车的 AI 智能体可能会分别处理变道、加速和避免碰撞。 每个子系统都可以使用不同的技术：用于遵守交通信号灯的基于规则的逻辑、用于对象检测的神经网络以及用于预测行人移动的概率模型。 Unity ML-Agents 或 OpenAI Gym 等框架提供了结构化环境，智能体可以使用 API 进行训练，API 公开模拟状态（例如，对象位置、速度）和奖励信号（例如，到达目标的得分）。
可扩展性和优化对于处理计算密集型模拟至关重要。 分布式计算技术（例如跨多个模拟实例并行化智能体训练）有助于管理资源需求。 例如，天气预测模型可能会部署数千个 AI 智能体来并行模拟局部大气条件，并将结果聚合以改善全球预测。 此外，诸如 Monte Carlo Tree Search（在 AlphaGo 中使用）之类的技术使智能体能够有效地探索高维决策空间。 开发人员通常通过将模拟结果与真实世界的数据进行比较来验证智能体，并迭代学习率或奖励函数等参数以减少误差。 这种结构化的方法允许 AI 智能体处理从分子动力学到经济系统的模拟，同时平衡准确性和计算成本。