AI 智能体通过根据实时数据和不断变化的条件持续调整其行为来处理动态环境。它们通过专门设计用于处理新信息、更新内部模型并做出考虑不确定性的决策的算法来实现这一点。与静态系统不同，这些智能体优先考虑灵活性，通常使用强化学习、概率建模或在线学习等技术来适应周围环境的变化。例如，自动驾驶汽车必须应对突然出现的障碍、不同的交通模式或天气变化——所有这些都需要在没有人为干预的情况下快速重新校准。
关键方法包括强化学习（RL），智能体通过试错并在从环境中接收反馈的同时学习最优动作。RL 智能体维护将状态映射到动作的策略，并随着遇到新场景而进行优化。另一种方法是模型预测控制（MPC），它使用短期预测来优化滚动时间范围内的决策。例如，送货无人机可能会使用 MPC 绕过新检测到的障碍物，同时节省电池寿命。此外，模块化神经网络等架构允许智能体对技能进行分块（例如，物体检测、路径规划），这样对一个组件的更新就不会干扰其他组件。这种模块化在机器人领域至关重要，例如工厂机器人可能需要由于供应链变化而突然切换任务。
挑战源于不完整或嘈杂的数据、计算限制以及对及时响应的需求。为了解决这些问题，智能体通常采用传感器融合（结合来自摄像头、激光雷达等的数据）等技术来减少不确定性。例如，自主无人机可能会融合 GPS 和视觉数据进行导航，以防某个传感器失效。另一种策略是元学习，智能体学习如何学习——以最少的数据快速适应新任务。例如，股票交易机器人可能会在市场突然波动期间使用元学习来调整其策略。平衡探索（尝试新策略）和利用（使用已知有效策略）也至关重要，通常通过 epsilon-greedy 或多臂赌博机等算法来管理。这些机制确保 AI 智能体即使在其环境不可预测地演变时也能保持有效。