AI 智能体通过结合快速数据处理、预训练模型以及针对速度和效率优化的算法来处理实时决策。这些系统持续分析传入的数据流，评估可能的动作，并在严格的时间限制内选择响应。关键方法包括用于动态环境的强化学习、用于可预测场景的基于规则的系统，以及平衡速度和适应性的混合架构。例如，自动驾驶汽车使用神经网络和确定性安全检查的组合，在几毫秒内处理传感器数据、预测行人运动并调整转向。
实时决策通常依赖于轻量级模型和优化的推理管道。诸如模型剪枝、量化和硬件加速（例如，GPU 或 TPU）之类的技术有助于减少延迟。例如，导航障碍赛的自主无人机可能会使用通过知识蒸馏压缩的卷积神经网络 (CNN) 以 60 FPS 处理摄像头馈送，同时保持准确性。流式数据管道和边缘计算通过在本地处理信息而不是将其发送到远程服务器来进一步最大限度地减少延迟。像星际争霸 II 中的游戏 AI 智能体通过将常见情况的脚本战术与意外情况的深度强化学习相结合来展示这种平衡，在适应新颖策略的同时实现亚秒级的响应时间。
挑战包括处理部分信息和计算限制。AI 智能体通过概率模型（例如，贝叶斯网络）或随时间跟踪状态的循环网络来解决不确定性。机器人装配线使用卡尔曼滤波器来预测传感器数据有噪声时的组件位置，而广告中的实时竞价系统则使用 bandit 算法以不完整的市场数据每秒进行数千个预算分配决策。为了保持响应能力，许多系统实现了分层决策层：低级控制器处理立即反应（例如，避碰），而高级规划器调整更广泛的策略（例如，重新路由交付无人机）。这些分层方法可确保决策与即时约束和长期目标保持一致。