AI 智能体通过使用一些技术来处理不完整的信息，这些技术使它们能够在缺少数据的情况下做出明智的决策。 这些方法通常涉及概率推理、不确定性建模或利用先验知识来填补空白。 例如，自动驾驶汽车中的 AI 智能体可能会遇到传感器故障，导致无法检测到附近的物体。 智能体不是停止运行，而是可以使用历史数据或概率模型，根据过去的观测、道路类型或交通模式来估计障碍物的可能性。 这种方法通过做出保守的假设（例如，减速）来平衡风险，同时在获得更多数据之前保持功能。
一种常见的策略是贝叶斯推断，它会随着新信息的到来更新智能体的信念。 假设推荐系统缺少关于新用户偏好的数据。 智能体可能会从基于平均用户行为的默认配置文件开始，然后在用户与系统交互时改进其预测。 同样，强化学习智能体通常在具有部分可观察性的环境中运行。 例如，使用有限的摄像头可见性进行导航的仓库机器人可以使用实时传感器数据和预先构建的地图来推断其位置。 这些智能体依赖于马尔可夫决策过程 (MDP) 或部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDP) 来显式地对不确定性进行建模，从而使它们能够选择在知识不完整的情况下最大化预期结果的行动。
另一种方法涉及设计后备机制或冗余。 例如，缺少实验室结果的医疗诊断 AI 可能会优先考虑具有最高诊断价值的测试，或者标记不确定的结论以供人工审核。 在自然语言处理中，聊天机器人通过提出澄清问题或默认为常见的解释来处理模棱两可的查询。 开发人员通常实现集成方法，其中具有不同优势的多个模型对决策进行投票，从而减少对任何单个数据源的依赖。 这些技术突出了一个核心原则：如果 AI 智能体可以量化不确定性、动态地调整策略并纳入安全措施来减轻缺失数据带来的风险，那么它们就不需要完美的信息。