AI 代理通过验证、优先级排序和概率推理的组合来处理冲突的输入数据。首先，它们通常执行数据验证以识别不一致之处。这包括根据预定义的规则、预期格式或历史模式检查输入。例如，如果 AI 从两个传感器收到 30°C 和 120°C 的温度读数，如果历史数据显示典型读数在 20°C 到 40°C 之间，它可能会将 120°C 的值标记为异常值。验证还可以包括交叉引用多个来源 - 例如，使用 GPS 和 IP 地址数据验证用户的位置 - 以在处理之前解决差异。
接下来，当冲突持续存在时，代理使用优先级策略来决定信任哪些数据。这可能涉及根据可靠性为来源分配置信度分数。例如，当实验室数据更客观时，医疗诊断系统可能会优先考虑实验室测试结果而不是患者报告的症状。在自动驾驶汽车等实时系统中，传感器融合算法（例如，卡尔曼滤波器）结合来自摄像头、激光雷达和雷达的输入，根据每个传感器在特定条件下的已知准确性对每个传感器的输入进行加权。优先级排序规则通常在开发期间进行硬编码，但如果系统包含反馈机制，则可以动态适应。
最后，当冲突无法完全解决时，概率模型可以帮助代理做出明智的猜测。像贝叶斯网络或集成学习这样的技术允许 AI 以概率方式评估冲突数据。例如，推荐系统可能会收到关于用户偏好的冲突信号 - 例如，对电影类型的“差评”，但经常点击该类型中的电影。代理可以使用协同过滤来估计用户实际上不喜欢该类型或者反馈是错误的概率。随着时间的推移，这些系统通过记录解决方案结果并在更新的数据集上重新训练来改进其方法，这有助于提高未来场景中冲突处理的准确性。